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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Tableau 3 : AD - Thèmes Environnement et Structure économique

Le tableau 3 résume les principaux résultats du modèle d’analyse discriminante13 selon le thème de l’environnement et selon le thème de la structure économique (spécialisation sectorielle). Les deux modèles sont significatifs dans leur ensemble. En effet, pour chaque modèle, la probabilité critique ou p-valeur, respectivement Pr > F = 0.01% et Pr > F = 2.31%, de l’approximation de la statistique de Wilks par la loi de Fisher est inférieure au seuil de significativité fixé à  = 5%. On peut donc conclure qu’il y a aussi bien un effet de l’environnement et de la structure économique sur le développement régional des ENR en France 2013.

Ainsi, parmi les six variables explicatives environnementales, seules les variables EGES.hab et CN, voire aussi MT.ICA avec un risque d’erreur de 7,42%, sont discriminantes. Ces dernières, différencient au mieux les classes de la typologie des régions françaises en 2013 selon le développement en ENR. Le premier facteur discriminant sépare très bien la région Rhône-Alpes de la classe ENR2 caractérisée par un taux d’émissions de gaz à effet de serre et un nombre de centrales nucléaire élevés, des autres régions notamment celles des classes ENR4 et ENR1. Quant au deuxième facteur discriminant, il distingue, avec un risque d’erreur de 7,42%, la région Rhône-Alpes des régions de la classe ENR5 : Centre, Lorraine, Champagne-Ardenne et Haute-Normandie, dont le montant des investissements spécifiques pour la lutte contre la pollution de l’air et du climat est élevé.

En ce qui concerne le modèle selon la structure économique, les variables explicatives Ser.VA, Ind.VA et ESI.ET sont discriminantes. Le seul facteur discriminant significatif oppose les régions des classes ENR4 et ENR3 caractérisées par une part des services dans la valeur ajoutée élevée, aux régions des classes ENR5 et ENR2 dont la part de l’industrie dans la valeur ajoutée et le taux de l’emploi dans le secteur industriel sont élevés.

Le Modèle complet d’AD selon les variables de performance économique, présenté dans le tableau 4, n’est pas significatif dans son ensemble. En effet, la p-valeur Pr > F = 34.70% est supérieure au seuil de significativité  = 5%. Nous avons utilisé une procédure « Stepwise » de sélection pas à pas pour déterminer un sous-ensemble de variables explicatives pertinentes. Seule la variable Pib.val.hab parmi les cinq variables retenues pour le modèle réduit est significativement discriminante. Le facteur discriminant oppose la région Rhône-Alpes de la classe ENR2 qui se distingue par un PIB par habitant élevé, aux régions de la classe ENR1 (voir les figures A1 et A2 en annexe).

Performances économiques

Modèle complet : 10 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F




Modèle réduit : 5 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F

Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F




Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F

Lambda Wilks 

0.0348

1.15

0.3470




Lambda Wilks

0.0774

2.56

0.0046**







Variable



Valeur F

Pr > F

Procédure de sélection des variables explicatives




Pib.val.hab

0.4348

3.27

0.0368*

Etape

Entrée

Sortie

R² partiel

Valeur F

Pr > F




Inv.hab

0.1240

0.60

0.6665

1

Pib.val.hab

 

0.4348

3.27

0.0368




BR.hab

0.1787

0.92

0.4727

2

PI.hab

 

0.3851

2.51

0.0834




D.R&D.hab

0.3508

2.30

0.1012

3

DE.hab

 

0.2458

1.22

0.3427




PI.hab

0.2913

1.75

0.1862

4

D.R&D.hab

 

0.2433

1.13

0.3839




Taux d’erreur de classement : 13.64%




BR.hab

 

0.2716

1.21

0.3526




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




 

DE.hab

0.1326

0.50

0.7386










Inv.hab

 

0.5350

3.74

0.0309







Tableau 4 : DA - Performances économiques

Climat & Géographie

Modèle complet : 9 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F




Modèle réduit : 4 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F

Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F




Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F

Lambda Wilks 

0.0008

1.38

0.4334




Lambda Wilks

0.0772

2.56

0.0121*







Variable



Valeur F

Pr > F

Procédure de sélection des variables explicatives




Temp

0.3692

1.90

0.1702

Etape

Entrée

Sortie

R² partiel

Valeur F

Pr > F




Enso

0.2777

1.25

0.3386

1

Enso

 

0.8232

13.97

0.0010




S.Forêt

0.4166

2.32

0.1117

2

Temp

 

0.4639

2.31

0.1532




P.Culm

0.5893

4.66

0.0149*

3

P.Culm

 

0.4652

2.03

0.1984




Taux d’erreur de classement : 33.33%

4

S.Forêt

 

0.5051

2.04

0.2097




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

Tableau 5 : DA – Climat et Géographie

Le modèle complet sur les variables climatiques et géographiques présenté dans le tableau 5 n’est pas significatif dans son ensemble. Il a fait l’objet d’une procédure de sélection d’un sous-ensemble de quatre variables pertinentes pour établir le modèle réduit présenté dans le tableau 5. Parmi les quatre variables explicatives sélectionnées, seule la variable point culminant agit sur le développement régional des ENR. Cette caractéristique géographique sépare la région Rhône-Alpes de la classe ENR2 essentiellement montagneuse des régions des classes ENR4 et ENR5.

Population

Modèle complet : 8 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F




Modèle réduit : 4 variables explicatives

Statistiques multivariées et Approximations F

Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F




Statistique de Fisher

Valeur

Valeur F

Pr > F

Lambda Wilks 

0.0489

1.52

0.1063




Lambda Wilks

0.1080

2.91

0.0027**







Variable



Valeur F

Pr > F

Procédure de sélection des variables explicatives




Pop

0.5677

5.58

0.0047**

Etape

Entrée

Sortie

R² partiel

Valeur F

Pr > F




Dens

0.2962

1.79

0.1777

1

Pop

 

0.5677

5.58

0.0047




p20-39 ans

0.1831

0.95

0.4582

2

Dens

 

0.4866

3.79

0.0236




p40-59 ans

0.2942

1.77

0.1811

3

p40-59 ans

 

0.3240

1.80

0.1819




Taux d’erreur de classement : 31.82%

4

p20-39 ans

 

0.2801

1.36

0.2967




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

Tableau 6 : DA - Population

Le modèle appliqué sur les variables population, résumé dans le tableau 6, n’est pas significatif dans son ensemble, il a donc fait l’objet d’une procédure de sélection de variables pertinentes pour un modèle réduit à quatre variables explicatives. Seule la variable population a un effet sur le développement des ENR. En effet, le facteur discriminant sépare les classes les plus peuplées ENR2 (6.39 Millions d’habitants) et ENR3 (6.74Millions d’habitants) de la classe la moins peuplée ENR1 dont les huit régions totalisent 1.63 Millions d’habitants.


Politique

Modèle complet : 2 variables explicatives Statistiques multivariées et Approximations F

Statistique

Valeur

Valeur F

Pr > F

Wilks' Lambda

0.5975

1.17

0.3442

Variable

R-Carré

Valeur F

Pr > F

SPE

0.2882

1.72

0.1919

Obj.SRCAE

0.1885

0.99

0.4409

Taux d’erreur de classement : 45.45%

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