# Organiser, hiérarchiser, synthétiser : l'analyse des données comme outil d'expertise des indicateurs européens de développement durable

Michel David, Vincent Marcus

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## To cite this version:

Michel David, Vincent Marcus. Organiser, hiérarchiser, synthétiser : l'analyse des données comme outil d'expertise des indicateurs européens de développement durable. Courrier des Statistiques, 2011, 130, pp.1-9. hal-05371991

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# Organiser, hiérarchiser, synthétiser :
l'analyse des données comme outil
d'expertise des indicateurs
européens de développement durable<fnref n="1" />

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Michel David*, Vincent Marcus**

Pour apprécier les dynamiques de développement durable, l'Union européenne élabore un tableau de bord. Ce vaste ensemble structuré de près de 120 indicateurs constitue un véritable défi pour qui en veut faire une synthèse. Les méthodes d'analyse des données peuvent alors constituer de précieux outils, révélant les faiblesses informationnelles de la structure du tableau de bord ou permettant d'introduire rigoureusement un niveau d'analyse intermédiaire, comme celui des trois « piliers » du développement durable.

L'Agenda 21 adopté en 1992 à l'issue de la Conférence des Nations Unies sur l'environnement et le développement affirmait la nécessité de disposer d'une information quantitative pour mesurer les progrès en matière de développement durable. Il invitait les pays à élaborer de tels indicateurs pour évaluer les politiques engagées et éclairer la décision publique. Depuis, les tableaux de bord d'indicateurs de développement durable (IDD) se sont développés à tous les niveaux de découpage territorial (international, national, régional, local...). Pour ce qui concerne l'Union européenne, le suivi et l'évaluation du développement durable s'appuient sur près de 120 indicateurs hiérarchisés (annexe 1). En pratique, pour l'utilisateur ou le décideur, ce genre de tableau de bord constitue un véritable défi pour la synthèse étant donné la très (trop ?) grande quantité d'informations qu'il contient.

Plutôt que de chercher à élaborer un indicateur unique, dont les conditions d'agrégation sont toujours fragiles, on se propose d'illustrer l'intérêt des méthodes d'analyse des données (annexe 2) pour élaborer un diagnostic qui rende mieux compte de la complexité de l'ensemble d'informations que l'on cherche à appréhender. L'analyse en composantes principales (ACP) permet ainsi de montrer que les seuls indicateurs « phares » sont loin d'épuiser les différentes dynamiques à l'œuvre et ne sont pas toujours optimaux. L'analyse factorielle multiple (AFM) permet de travailler sur l'ensemble des indicateurs en équilibrant le rôle des différents « piliers » du développement durable et en conservant un niveau de diagnostic par pilier.

## Le « phare » cache-t-il la côte ?
La structure des indicateurs européens en question

En raison de la grande quantité d'information contenue dans le tableau de bord de l'Union européenne (près de 120 indicateurs élémentaires, tous niveaux confondus - liste consultable à l'adresse suivante : http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/sdi/indicators), l'analyse se concentre

souvent sur les 11 indicateurs de niveau 1, ou indicateurs phares. Ils ont été en partie sélectionnés dans ce but, c'est-à-dire qu'ils sont à la fois suffisamment connus (par exemple, taux de croissance du PIB, taux de pauvreté, espérance de vie...) et/ou emblématiques des objectifs fixés (part des énergies renouvelables dans la consommation d'énergie, émissions de gaz à effet de serre par exemple). Sont-ils pour autant pertinents d'un point de vue informationnel ? On questionne ainsi la capacité de l'indicateur de niveau 1 à synthétiser et représenter l'ensemble des (autres) indicateurs de sa thématique.

Dans un premier temps, on effectue une analyse en composantes principales sur les indicateurs de niveaux 2 et 3 des pays de l'Union européenne<fnref n="2" /> et on projette en variable supplémentaire l'indicateur de niveau 1, afin d'apprécier ses liens avec l'information contenue dans les autres indicateurs. La méthode est illustrée sur la thématique du développement socio-économique, l'indicateur de niveau 1 étant le taux de croissance annuel moyen du PIB par habitant sur 2000-2007.

<footnote>* SOeS, Sous-Direction Méthodes et Données pour le Développement Durable</footnote>

<footnote>** SEEIDD, Sous-Direction Economie des Ressources Naturelles et des Risques</footnote>

<footnote n="1">1. Ce texte reprend les principaux éléments de l'article présenté aux Journées de Méthodologie Statistique de 2009 et destiné à être publié dans les actes de ce colloque.</footnote>

<footnote n="2">2. La Roumanie et la Bulgarie n'ont pas été retenues dans l'analyse faute de données suffisamment longues et robustes, ainsi que Chypre, Malte et le Luxembourg.</footnote>
Au préalable, on remarquera l'hétérogénéité des indicateurs élémentaires. Aux côtés de grandeurs macro-économiques classiques en niveau (taux d'épargne, taux d'investissement, part des dépenses de R&D dans le PIB), on trouve des indicateurs de dispersion (écart de taux de chômage par âge et par sexe, écart de taux d'emploi par niveau de diplôme<fnref n="3" />...), qui relèveraient à priori davantage d'une thématique inégalités (inclusion sociale) et un indicateur de performance énergétique défini comme la quantité de production économique obtenue avec une unité d'énergie qui rejoint la thématique consommation durable ou énergie. En outre, certains indicateurs sont parfois ambigus : le taux d'emploi (personnes occupées de 15 à 64 ans rapportées à la population totale des 15-64 ans) combine ainsi deux grandeurs distinctes, respectivement le taux d'activité et le taux de chômage. Par conséquent, les disparités de taux d'emploi et de taux de chômage par sexe, qui figurent comme indicateurs de niveau 3, seront par construction très corrélés. Le taux de change effectif réel est quant à lui présenté comme une mesure de la compétitivité-prix à l'export (une évolution à la hausse traduisant une perte de compétitivité). Sur la période 2000-2007, on observe une évolution annuelle moyenne de + 4,5 % principalement en raison de l'appréciation de l'euro. Mais cette appréciation permet en contrepartie d'atténuer la facture énergétique dont le coût en dollar s'est envolé sur la même période.

Une première ACP sur cet ensemble assez disparate fait ressortir deux axes expliquant plus de 60 % de la variabilité des indicateurs. De manière assez gênante, la performance énergétique

de l'économie figure parmi les deux principales variables permettant de rendre compte de cette variabilité (à hauteur de près de 15 %), alors que cet indicateur relève plutôt de la thématique changement climatique et énergie. On préfère donc retirer cet indicateur et l'utiliser plutôt en variable supplémentaire (graphique 1) : de fait, cet indicateur reste bien corrélé au premier axe, et on conserve une part de variabilité expliquée par les deux premiers axes équivalentes, de l'ordre de 60 %.

Dans cette configuration, on montre que le premier axe est orienté principalement par la croissance de la productivité du travail et le taux de change effectif réel (contribution respective à l'inertie de l'axe de 16,7 % et 15,7 % avec une qualité de représentation supérieure à 70 %) et secondairement par la part des dépenses en R&D et les inégalités de taux d'emploi par niveau d'éducation, ces deux dimensions étant corrélées assez négativement avec les deux premières. La corrélation positive entre croissance de la productivité du travail et pertes de

compétitivité à l'export est a priori contre-intuitive. Comme rappelé précédemment, cette perte de compétitivité traduit surtout l'appréciation de l'euro vis-à-vis du dollar, et ce pour des raisons qui tiennent davantage à la situation de l'économie américaine qu'aux caractéristiques structurelles de la zone euro. Plus attendu, l'investissement, surtout public, est assez bien corrélé à une croissance dynamique.

Le deuxième axe est quant à lui gouverné par les indicateurs d'inégalités sur le marché du travail (disparités hommes/femmes en matière de taux d'emploi et de taux de chômage, taux de chômage des jeunes...). Sans surprise, la corrélation entre disparité de taux d'emploi et disparité de taux de chômage par sexe ressort nettement. Étant donné le recouvrement partiel entre les notions de taux d'emploi et de taux de chômage⁴, on choisit comme spécification préférée les indicateurs relatifs au chômage et on utilisera les indicateurs en taux d'emploi comme variables supplémentaires. L'axe 2 s'interprète alors clairement comme l'axe du marché

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Graphique 1- Représentation des indicateurs de niveaux 2 et 3 sur le plan factoriel, projection de l'indicateur de niveau 1 (thématique du développement socio-économique)</figcaption></figure>

Champ : UE25, hors Chypre, Malte, et Luxembourg

Note : les variables soulignées en bleu sont les variables supplémentaires projetées. Le « taux de pauvreté » est plus précisément l'indicateur de niveau 1 « taux de risque de pauvreté après transferts sociaux ».

Lecture : plus une variable est proche d'une extrémité d'un axe, plus la variable est déterminante dans la définition de l'axe. Pour une variable supplémentaire projetée, cela signifie qu'elle est très liée à l'axe.

Source : Eurostat, calculs des auteurs

<footnote n="3">3. Les indicateurs de dispersion territoriale (coefficients de variation du PIB régional par tête et du taux d'emploi régional) n'ont pas été retenus en première analyse car les données étaient manquantes pour plusieurs pays (Danemark et Irlande notamment). En outre, la notion de PIB régional n'est pas nécessairement très pertinente pour appréhender les différences territoriales en matière de dynamique économique ou de richesse.</footnote>
du travail (les trois variables « chômage » contribuent à expliquer 85 % de l'axe). Sur ce terrain du chômage, niveau et inégalités jouent ensemble : plus le niveau du taux de chômage est élevé, plus les risques de chômage entre catégories de population (hommes/femmes, jeunes/autres) sont différenciés. Le graphique illustre ainsi qu'un taux de chômage élevé va généralement de pair avec une différence entre taux de chômage des hommes et taux de chômage des femmes fortement négative.

Projeté en variable supplémentaire, le taux de croissance annuel moyen du PIB apparaît bien représenté sur l'axe 1 (qualité de 80 %) et très corrélé à la productivité du travail (par construction, la croissance de la productivité du travail contient le taux de croissance du PIB). Mais l'analyse en composantes principales révèle qu'une croissance du PIB vient le plus souvent en contradiction avec une croissance sobre en énergie (contenu énergétique total ou contenu en consommation énergétique des transports d'un point de valeur ajoutée). Cette opposition traduit essentiellement le fait que les croissances les plus dynamiques sont observées dans les pays membres actuellement en phase de rattrapage issus de l'ex-Union Soviétique, mais aux performances environnementales encore modestes. En outre, cette croissance ne repose généralement pas sur des dépenses de R&D et d'innovation. Enfin, en termes d'information au moins, la prééminence donnée au taux de croissance du PIB laisse dans l'ombre toute la dimension « marché du travail » contenue dans l'axe 2.

En résumé, l'indicateur de niveau 1 de la thématique développement socio-économique (le taux de croissance du PIB par tête) est bien une statistique suffisante pour décrire les dynamiques macroéconomiques (productivité, investissement, compétitivité). D'une certaine manière, il est également suffisant pour traduire la performance énergétique de l'économie (ces deux indicateurs étant corrélés négativement), même si on peut préférer considérer la thématique de la performance énergétique (production durable) comme une thématique distincte (et éclairer les éventuelles contradictions entre croissance et performance environnementale). Par contre, cet indicateur de niveau 1 ne transmet aucun contenu informationnel relatif au marché du travail et aux inégalités entre catégories de population en ce domaine. De manière analogue à la performance énergétique, on pourrait donc préférer rassembler ces indicateurs dans une autre thématique, éventuellement incluse dans la thématique « inclusion sociale et inégalités » même si l'indicateur de niveau 1 de cette dernière (taux de pauvreté) est peu corrélé à l'axe 2 ainsi mis en évidence.

Pour éprouver ces résultats, on peut répliquer cette démarche sur des indicateurs considérés cette fois en dynamique, sous l'argument que l'indicateur de niveau 1 est bien lui-même un indicateur dynamique (taux de croissance annuel du PIB réel par habitant), et à ce titre moins à même de bien traduire des écarts de niveau sur les indicateurs de niveaux 2 et 3. Pour traduire la dynamique des indicateurs, on a selon les cas retenu soit l'évolution annuelle moyenne sur la période 2000-2007 (productivité du travail, compétitivité) soit l'écart absolu, notamment pour les indicateurs exprimés en point de PIB comme les dépenses de R&D ou l'épargne des ménages. Pour les taux (chômage, emploi), chacune de ces deux options peut se défendre, mais n'a pas la même signification. Soit deux pays, l'un connaissant une baisse de son taux de chômage de 16 % à 8 % (c'est presque le cas de la Pologne passée de 16,1 % à 9,6 % entre 2000 et 2007), l'autre connaissant une baisse de 8 % à 0 % (situation plus théorique....) : on obtiendra alors soit une réduction deux fois plus importante pour le deuxième pays en pourcentage (– 100 % contre – 50 %), soit des évolutions identiques en écart absolu (– 8 points). Sauf indication contraire, on préférera raisonner directement en points de pourcentage. Au demeurant, des tests de spécification montrent que les résultats ne sont pas significativement modifiés.

L'analyse en composantes principales révèle à première vue un tableau sensiblement différent de l'analyse en

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Graphique 2 - Représentation des indicateurs de niveaux 2 et 3 (évolution) sur le plan factoriel, projection de l'indicateur de niveau 1 (thématique du développement socio-économique)</figcaption></figure>

Champ : UE25, hors Chypre, Malte, Luxembourg

Note : les variables soulignées en bleu sont les variables supplémentaires projetées.

Lecture : plus une variable est proche d'une extrémité d'un axe, plus la variable est déterminante dans la définition de l'axe. Pour une variable supplémentaire projetée, cela signifie qu'elle est très liée à l'axe.

Source : Eurostat, calculs des auteurs

<footnote n="4">4. À cet égard, une recommandation de bonnes pratiques pour l'élaboration d'un tableau de bord serait bien d'éviter ce genre d'emboîtement d'indicateurs.</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Graphique 3 - Représentation des pays sur le plan factoriel (évolution) (thématique du développement socio-économique)**</figcaption></figure>

Champ : UE25, hors Chypre, Malte et Luxembourg

Lecture : plus un pays est proche d'une extrémité d'un axe, plus il contribue à la définition de l'axe.

Source : Eurostat, calculs des auteurs

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Graphique 4 - Représentation des indicateurs de niveaux 2 et 3 (évolution) sur le plan factoriel (hors pays baltes), projection de l'indicateur de niveau 1 (thématique du développement socio-économique)**</figcaption></figure>

Champ : UE25, hors Chypre, Malte et Luxembourg et hors Pays Baltes

Note : les variables soulignées en bleu sont les variables supplémentaires projetées.

Lecture : plus une variable est proche d'une extrémité d'un axe, plus la variable est déterminante dans la définition de l'axe. Pour une variable supplémentaire projetée, cela signifie qu'elle est très liée à l'axe.

Source : Eurostat, calculs des auteurs

statique (graphiques 2 et 3). Le premier axe est cette fois déterminé non seulement par les dynamiques macroéconomiques identifiés dans le cas précédent (productivité du travail (17 %), investissement public (14 %), mais également par l'évolution du taux du chômage

(19 %), ces deux dimensions étant corrélées négativement (forte croissance, forte baisse du chômage). Projeté en variable supplémentaire, le taux de croissance du PIB apparaît très bien représenté (90 %) et encore plus corrélé au premier facteur.

En réalité, cette interprétation est tirée par le cas des trois pays baltes qui contribuent à eux trois à ce premier axe pour près des deux tiers : ces pays ont en effet connu une croissance particulièrement dynamique, supérieure à 8 % l'an, et une forte réduction de leur taux de chômage (8 points ou plus). On est donc enclin à les considérer plutôt en observations supplémentaires pour tester la robustesse de cette première ACP. De fait, les résultats sont sensiblement modifiés (graphiques 4 et 5). Cette fois, Le plan (1,2) représente moins de 50 % de la variabilité totale et l'examen des valeurs propres inviterait à considérer les quatre premiers axes (75 % de l'inertie).

L'axe 1 reste déterminé principalement par les dynamiques du chômage (en niveau (26 %) et en termes d'inégalités pour les jeunes (26 %), et secondairement par la croissance de la productivité du travail. On retrouve également la part prépondérante de certains pays d'Europe centrale comme la Pologne (28,5 %) et la Slovaquie (24,8 %) dans la détermination de cet axe. La lecture des autres axes est moins claire : l'axe 2 oppose ainsi la croissance du ratio RNB/PIB (qui est une mesure de l'importance des transferts nets de revenus reçus de l'étranger) et la réduction des écarts de taux de chômage entre hommes et femmes.

Projeté en variable supplémentaire, le taux de croissance du PIB traduit moins bien le premier facteur que dans l'analyse en niveau, avec une corrélation de 0,7 (contre 0,9 précédemment) et une qualité de représentation de 48,3 % sur l'axe 1, et 65,6 % sur le plan. En dynamique, les choses se présentent donc différemment. Les dynamiques sur le marché du travail semblent structurer davantage les disparités entre pays, et ce faisant l'indicateur de niveau 1 semble encore moins à même de traduire la variabilité des indicateurs élémentaires de niveau inférieur.

Une analyse analogue pourrait être conduite sur les autres thématiques identifiées dans le tableau de bord
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Graphique 5** - Représentation des pays (UE25) sur le plan factoriel, hors pays baltes (révolution) (thématique du développement socio-économique)</figcaption></figure>

Champ : UE25, hors Chypre, Malte et Luxembourg et hors Pays Baltes

Note : les pays soulignés en bleu sont les pays supplémentaires projetés.

Lecture : plus un pays est proche d'une extrémité d'un axe, plus il contribue à la définition de l'axe.

Source : Eurostat, calculs des auteurs

des indicateurs. Dans le cas du changement climatique, elle a révélé également le caractère incomplet de l'indicateur de niveau 1 du point de vue informationnel.

Au total, l'analyse en composantes principales se présente comme un outil précieux pour mettre en lumière la perte d'informations en termes de développement durable qui résulterait de la seule analyse des indicateurs de niveau 1. La structuration par niveau, priorité ou importance supposée peut trouver une légitimité par rapport à un objectif de communication, mais elle ne doit pas se faire, ou a minima, au détriment de larges pans informationnels. Au passage, ce détour nous invite également à réfléchir aux limites de validité des indicateurs : les différences mises en lumière reflètent souvent une opposition entre pays de l'ex-UE15 et nouveaux pays membres d'Europe centrale en phase de rattrapage intense. Les considérations normatives, toujours implicites dans l'évaluation des indicateurs, pourraient donc être différenciées de manière pertinente dans le cas de situations de déve-

lopptom économique très différentes. Au final, cette analyse plaide donc pour une démarche d'analyse des données qui s'appuie autant que possible sur l'ensemble des indicateurs des thématiques identifiées.

## Diagnostic de développement durable : équilibrer et représenter les « piliers » avec la méthode d'analyse factorielle multiple (AFM)

Pour autant, l'analyse de l'ensemble des indicateurs du tableau de bord, tous niveaux confondus, trouverait également ses limites. Dans cet ensemble vaste et hétérogène, on souhaiterait conserver un niveau d'analyse intermédiaire, par thématique (pour autant qu'il y ait suffisamment d'indicateurs par thème) ou par pilier. La méthode de l'analyse factorielle multiple (AFM) est justement une extension de l'analyse en composante principale qui permet d'introduire rigoureusement une dimension « groupe de variables », en sus des deux dimensions usuelles individus et variables. Ici, les variables (nos indicateurs) seront regroupées selon les trois piliers du développement

durable : économique, social, environnemental.

Une analyse factorielle multiple est réalisée sur les indicateurs (niveaux 1 et 2) des pays de l'Union européenne<fnref n="5" /> pour l'année 2006. Comme en ACP, l'interprétation des axes s'effectue à partir de la projection des variables sur le premier plan factoriel. Le premier axe est déterminé par un couple forte croissance du PIB et état de santé médiocre, en l'espèce une faible espérance de vie, une mortalité avant 65 ans élevée et un nombre de tués sur les routes important. Cet axe est fortement influencé par les trois pays baltes (ils représentent près de 50 % de l'inertie de l'axe), qui ont connu les trois plus fortes croissances annuelles de PIB sur la période considérée. Le deuxième axe traduit quant à lui la situation sur le marché du travail, via le taux d'emploi des 15-64 ans et le taux d'emploi des 55-64 ans. Il est fortement influencé par la Suède et le Danemark d'un côté, par l'Italie de l'autre. Les variables environnementales ont quant à elles une faible contribution : l'évolution des émissions de gaz à effet de serre par rapport à la cible Kyoto ne contribue qu'à hauteur de 8,8 % à l'axe 1.

La représentation des « trois piliers » du développement durable montre que ces deux axes sont des directions d'inertie importante pour le pilier « économie », reflétant l'importance de l'évolution du PIB et des taux d'emploi dans la détermination de ces axes. Pour les piliers « environnement » et « social », seul le premier facteur apparaît pertinent. Les piliers « environnement » et « social » sont très proches. En retour, cette analyse questionne la classification des indicateurs retenue a priori : les variables liées à l'emploi et au marché du travail ont été classées dans le pilier « économie » mais il aurait pu être légitime de les classer dans le pilier « social ».

<footnote n="5">5. Comme précédemment, Chypre, Malte, le Luxembourg, la Roumanie et la Bulgarie n'ont pas été retenus dans l'analyse en raison de la disponibilité des données.</footnote>
Au niveau des pays, les trois pays baltes sont les mieux représentés (graphique 6). Pour la Lituanie, le premier facteur est surtout lié au pilier « social » et secondairement au pilier « économie » : la représentation partielle de la Lituanie selon ce dernier pilier (point It2-1) est beaucoup plus en retrait sur l'axe 1 que la représentation selon le pilier « social ». (point It2-3). De fait, la Lituanie se distingue par le plus fort taux de tués sur les routes (218 par million d'habitants), supérieur à ceux observés en Lettonie (184) et en Estonie (146) et très au-dessus de la moyenne européenne à 25 (84). La Lettonie se distingue de la même manière (point lv2-3) en matière de taux de mortalité avant 65 ans par maladie chronique (252 pour 100 000 habitants), largement au-dessus de la moyenne européenne (120). De son côté, l'Estonie est surtout bien représentée sur l'axe 2 (point ee2-1). Elle affiche en effet des performances sur le marché du travail sensiblement supérieures à celles de ses voisins, avec un taux d'emploi de 69,4 % (contre 68,3 % et 64,9 % pour la Lettonie et la Lituanie) et un taux d'emploi des plus de 55 ans de 60 % (contre 57,7 % et 53,4 % pour la Lettonie et la Lituanie). La Lituanie, beaucoup plus proche de la moyenne européenne sur ces aspects, se projette de ce fait plus près du milieu de l'axe (point It2-1).

L'analyse sur 22 pays de l'Union européenne ayant surtout fait ressortir les spécificités des pays baltes, une analyse analogue est effectuée sur les pays de l'ex-Union européenne à 15 (graphiques non reproduits dans l'article). L'interprétation des axes du premier plan factoriel (environ 50 % de l'inertie) est moins claire. Le premier axe oppose d'un côté (à gauche) les performances en matière d'emploi et d'emploi des plus de 55 ans et un ensemble hétéroclite de variables (à droite), taux de tués sur les routes, productivité horaire du travail, taux de pauvreté. Le deuxième axe, assez hétéroclite également, oppose le taux de dépendance<fnref n="6" /> et secondairement la dette des administrations publiques d'un côté et l'investissement public de l'autre. Sur cet axe de soutenabilité « démo-financière » se superposent néanmoins une dimension transport, part du fret assuré par le rail, et le volume de déchets par habitant. Au total, on notera à nouveau la faible contribution cumulée des variables « environnementales » à la variabilité totale.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Graphique 6 - Représentation des pays sur le plan factoriel (les 5 pays les mieux représentés)</figcaption></figure>

Note : be=Belgique, ee=Estonie, it=Italie, lt=Lituanie, lv=Lettonie.

Lecture : chaque « tripode » est la projection d'un pays (au centre) (ex. : it2-) sur le plan factoriel de l'AFM, et de ses trois composantes (1-économie, 2-environnement, 3-social) (ex. : it2-1, it2-2, it2-3).

Source : Eurostat, calculs des auteurs

La représentation des piliers fait cette fois plutôt ressortir une proximité entre le pilier économique et le pilier social, ces deux piliers étant surtout liés au premier facteur. A nouveau, ce résultat met plutôt en lumière l'aspect arbitraire de la classification des indicateurs par pilier : c'est d'autant plus vrai ici que deux des principaux indicateurs déterminant le premier axe, taux d'emploi global et taux d'emploi des plus de 55 ans, sont très corrélés mais classés respectivement dans le pilier économique et dans le pilier social.

## En guise de conclusion

Les tableaux de bord élaborés à l'heure actuelle rassemblent le plus souvent une grande variété d'indicateurs, organisés en cohérence avec

les objectifs des politiques publiques qu'ils sont censés éclairer (développement durable, objectifs du millénaire...). Ces ensembles larges, en dépit de la structure qu'on veut bien leur donner, se laissent difficilement appréhender et il n'est pas aisé d'en tirer une analyse synthétique, a fortiori de répondre à une question lapidaire sur le caractère de durabilité ou non d'une trajectoire de croissance.

Le présent article ambitionnait de mobiliser les outils de l'analyse des données, spécifiquement dédiés à l'étude des ensembles d'information complexes, pour tenter d'élaborer un diagnostic synthétique clair sur la question de la durabilité des trajectoires des pays européens au vu des indicateurs de la stratégie nationale de développement durable. L'analyse des données permet en effet de restituer la complexité de l'objet en équilibrant souci de la communication et respect de l'information.

Ce programme n'a pas été pleinement atteint mais cette démarche n'a pas été vaine cependant car elle a permis en retour de s'interroger sur la robustesse des indicateurs élémentaires devant supporter cette analyse. Ainsi, menée sur 22 pays de l'Union européenne, l'analyse fait surtout ressortir les spécificités des pays baltes.

<footnote n="6">6. Le taux de dépendance est le rapport entre le nombre de retraités et le nombre d'actifs.</footnote>
cités des pays entrés en 2004 (très forte croissance du PIB, situation très différente en termes de contraintes d'émissions de gaz à effet de serre, mortalité routière atypique dans le cas des pays baltes...). L'analyse sur les pays de l'ex-UE15 est plus convaincante mais fait également ressortir la faible performance explicative des indicateurs « environnementaux » (même si cette classification ad hoc peut être discutée). En outre, elle fait apparaître les zones d'ombres de la structure par niveaux : la performance socio-économique appréhendée au travers de l'indicateur-clé qu'est la croissance du PIB se révèle aveugle aux différences de performance en matière d'emploi. Enfin, la question de l'organisation et de la hiérarchisation préalable des indicateurs plaiderait pour un recours plus large aux outils de classification hiérarchique. Cette méthode, qui fait

également partie de la palette d'instruments offerts par l'analyse des données, permet de rassembler des indicateurs élémentaires de manière optimale en termes de perte d'information, comme le montre l'application proposée par Gelein et Sautory [4]. Ces outils n'ont pas vocation à se substituer aux classements thématiques pertinents du point de vue de la conduite des politiques publiques, mais ils pourraient éclairer utilement cette dernière. À tout le moins, il éviterait des regroupements ad hoc très dommageables à la pertinence informationnelle des tableaux de bord, comme l'a montré l'exemple des taux d'emploi : le taux d'emploi global et le taux d'emploi des plus de 55 ans sont trop corrélés pour justifier un classement séparé dans les thèmes respectifs de performance économique et d'inclusion sociale.

## Bibliographie

✓ [1] **David M.**, « Potentialités et limites de l'approche en termes d'indicateurs de développement durable », 12ᵉ colloque de l'Association de comptabilité nationale, juin 2008.

✓ [2] **Escofier B., Pagès J.**, Analyses factorielles simples et multiples, Dunod-Science Sup, 2006.

✓ [3] **Eurostat**, Sustainable development in the European Union - 2009 monitoring report of the EU sustainable development strategy, Statistical Books, 2009.

✓ [4] **Gelein B., Sautory O.**, « Classification de variables avec la procedure VARCLUS de SAS : application à la base permanente des équipements », Xᵉ Journées de méthodologie statistique, 2009.

✓ [5] **Jollands N., Lermit J. and Patterson M.**, «The usefulness of aggregate indicators in policy making and evaluation: a discussion with application to eco-efficiency indicators in New Zealand», Technical Report, 2003.

✓ [6] **Jollands N.**, « How to aggregate sustainable development indicators: a proposed framework and its application », International Journal of Agricultural Resources, Governance and Ecology, 5 (1):18-34, 2006.

✓ [7] **Marcus V. et ali.**, « Les indicateurs de développement durable », L'Économie Française 2008, Insee, juin 2008.

✓ [8] **Nardo M., Saisana M., Saltelli A. et S.Tarantola**, Handbook on constructing composite indicators : methodology and user guide, EC/JRC, OECD, 2008.
# Annexe 1

## Les indicateurs européens de développement durable

Pour suivre et piloter sa stratégie de développement durable adopté en 2001, l'Union européenne a adopté un ensemble de près de 120 d'indicateurs, qu'elle a légèrement révisé en 2006. Pour faciliter leur diffusion et leur appropriation, cet ensemble d'indicateurs est structuré en dix thèmes (changement climatique, transport, ressources naturelles...), et au sein de chaque thème en trois niveaux. Cette séparation en trois niveaux d'indicateurs reflète la structure de la stratégie renouvelée (objectifs généraux, objectifs opérationnels, actions). Pour chaque thème, l'indicateur de niveau 1 (appelé aussi indicateur « phare » ou indicateur « clé ») est l'indicateur ayant le plus grand pouvoir de communication, le plus souvent déjà assez connu et suffisamment robuste (PIB, émissions de gaz à effet de serre...). Nous limiterons la liste des indicateurs de niveaux 2 et 3 au seul thème « Développement socio-économique ». Pour une liste exhaustive, se reporter à l'adresse suivante : http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/sdi/indicators)

### Les indicateurs de niveau 1 ou indicateurs « phares » (objectifs majeurs)

#### 1. Taux de croissance du PIB réel par habitant (pilier économique)

Le taux annuel moyen sur trois ans a été préféré au taux annuel.

#### 2. Productivité des ressources (pilier environnement)

La productivité des ressources est égale au PIB mesuré à prix constant divisé par la consommation intérieure de matériaux (euros par kg). La consommation intérieure de matériaux (CIM) mesure la quantité totale de matériaux utilisés directement par une économie. Il est défini comme la quantité annuelle de matières premières extraites du territoire national de l'économie en question, plus les importations et moins les exportations de matériaux. Il est important de noter que le terme « consommation » tel qu'utilisé dans la CIM se réfère à la consommation apparente et non à la consommation finale. La CIM n'inclut pas en amont les flux cachés liés aux importations et exportations de matières premières et de produits.

#### 3. Taux de risque de pauvreté après transferts sociaux (pilier social)

Proportion de personnes disposant d'un

revenu en dessous du seuil de pauvreté fixé à 60 % du revenu disponible après transferts sociaux.

#### 4. Taux d'emploi des personnes âgées (pilier social)

Taux d'emploi des personnes âgées de 55 à 64 ans.

#### 5. Nombre d'années de vie en bonne santé et espérance de vie à la naissance, par sexe (non retenu)

L'indicateur « années de vie en bonne santé (AVBS) » à la naissance mesure le nombre d'années qu'une personne peut s'attendre à vivre en bonne santé. En l'absence de séries longues avec une méthodologie robuste au moment de la rédaction de l'article, cet indicateur n'a pas été retenu dans l'analyse.

#### 6. Total des émissions de gaz à effet de serre (pilier environnement)

Rapport en 2005 à la cible fixée par le protocole de Kyoto

En vertu du protocole de Kyoto, l'UE a accepté une réduction de 8 % de ses émissions de gaz à effet de serre entre l'année de référence de Kyoto et la période 2008-2012.

#### 7. Part des énergies renouvelables dans la consommation brute d'énergie intérieure (pilier environnement)

#### 8. Consommation énergétique totale des transports, par mode de transport

L'indicateur européen est la consommation énergétique totale des transports. Pour l'analyse, l'indicateur retenu est la part des transports dans la consommation intérieure brute d'énergie (base 100 en 1995). Les transports incluent la route, le rail, la navigation intérieure et l'aviation.

#### 9. Indice des oiseaux communs (non retenu)

Indice agréé (base 100 en 1990) des populations estimées d'espèces d'oiseaux dépendant d'un habitat spécifique pour nicher et se reproduire. Données incomplètes au niveau européen et souvent difficilement comparables.

#### 10. Prises de poissons sur les stocks en dehors des limites biologiques sécurité (non retenu)

L'indicateur n'est disponible que pour l'ensemble de l'Union européenne.

#### 11. Aide publique au développement (rapportée au RNB) (non retenu)

Dépenses nettes consenties pour aider le comité d'assistance des nations unies,

en % du revenu national brut (RNB) aux prix du marché.

### Suffisance des sites désignés au titre de la Directive Habitats de l'UE (pilier environnemental)

100 % indique que les propositions de l'Etat concerné suffisent à protéger tous les types d'habitat de l'annexe I et toutes les espèces de l' annexe II de la Directive Habitats. Cet indicateur de niveau 2, plus robuste, a été retenu et substitué à l'indicateur de niveau 1 au sein du thème Ressources Naturelles.

### Les indicateurs du thème 1 « Développement socio-économique »

#### Niveau 1

Taux de croissance du PIB réel par tête

#### Niveau 2

Investissement par secteurs institutionnels (sous-thème développement socio-économique)

Taux de croissance de la productivité du travail (par heure travaillée) (sous-thème Investissement, compétitivité, éco-efficacité)

Taux d'emploi (sous-thème Emploi)

#### Niveau 3

##### Sous-thème « Développement socio-économique »

Dispersion du PIB régional par habitant

Revenu national net

Taux d'espargne des ménages

##### Sous-thème « Investissement, compétitivité, éco-efficacité »

Dépense totale pour la Recherche et le Développement

Taux de change effectif réel

Chiffre d'affaires imputable aux produits innovants

##### Performance énergétique de l'économie (quantité de production économique obtenue avec une unité d'énergie)

###### Sous-thème « Emploi »

Taux d'emploi, par sexe

Taux d'emploi, par plus haut niveau d'enseignement ou de formation atteint Dispersion des taux d'emploi régionaux, par sexe

Taux de chômage, par sexe

Taux de chômage, par groupe d'âge
# Annexe 2

## Les méthodes d'analyse factorielle

L'analyse en composantes principales (ACP) a pour objectif de représenter de manière synthétique les éléments structurants d'un ensemble d'informations hétéroclites. Elaborée à partir de variables quantitatives (ici les indicateurs) observées sur différents individus (ici les pays), l'ACP examine les corrélations entre ces variables et dégage les principales variables ou ensemble de variables permettant de rendre compte au mieux des différences entre individus. Une fois ces structures (axes) trouvées, il est ensuite possible de représenter d'autres indicateurs (variable supplémentaire projetée) pour analyser leurs liens avec ces structures.

Dans l'analyse factorielle multiple (AFM), l'ensemble de variables que l'on considère peut en fait s'organiser en fonction

d'un regroupement qui fait sens pour l'analyse (ici les « piliers » du développement durable). Dans une simple analyse en composante principale, chaque groupe de variables pèsera d'autant plus dans les résultats que le nombre de variables de ce groupe est important et que la corrélation entre variables du même groupe est forte. Pour traiter ce problème, l'analyse factorielle multiple consiste dans un premier temps à normaliser les variabilités au sein de chaque groupe (c'est-à-dire à réaliser une ACP sur chaque groupe et à pondérer chaque variable du groupe par l'inverse de l'inertie (i.e l'inverse de la valeur propre) de la première composante obtenue par cette ACP). Dans un deuxième temps, une ACP est effectuée sur l'ensemble des variables de tous les

groupes, avec la pondération ainsi définie. Dans ce cadre formel, on peut également développer des aides à l'interprétation qui permettent de faire apparaître les groupes comme catégories d'analyse. Un groupe peut ainsi être représenté dans le premier plan factoriel du nuage des variables : ses coordonnées sur les axes sont égales à l'inertie cumulée des variables du groupe sur les axes factoriels. Ce faisant, on peut évaluer l'importance du facteur comme axe d'inertie du groupe et la qualité de la liaison entre le groupe et l'axe. En ce qui concerne les individus, on peut remarquer qu'un groupe de variables est un sous-espace particulier de l'espace des variables et peut par conséquent être projeté (en supplémentaire) sur les axes factoriels de l'AFM.