INTI 13 -

Indicateurs de transition socio-écologique et de résilience
territoriale dans la région de Liège
SEGEFA – Université de Liège
Guénaël Devillet, Mathieu Jaspard, Juan Vazquez
Parras, Gilles Condé, Pierre Renson et Evelyne Lord-Tarte
International Conference of Territorial Intelligence
Besançon-Dijon, mai 2013

2
Plan de l’exposé
o Approches de la résilience
o Mesure de la résilience
o Indicateurs territoriaux de la résilience
o Éléments de discussion
o Conclusions
SEGEFA-Université de Liège

3
Approches de la résilience
o “La capacité d’un système à absorber un changement perturbant et à
se réorganiser en intégrant ce changement, tout en conservant
essentiellement la même fonction, la même structure, la même
identité et les mêmes capacités de réaction.” (Walker & al., 2004)
o La polysémie du concept selon des cadres théoriques préexistants
(Lhomme & al., 2010) :
Durabilité, Persistance, Récupération, Absorption, Résistance, Reconst
ruction, Vulnérabilité, Apprentissage, Adaptation, Mitigation, Intellige
nce

4
Mesure de la résilience
o Représentation mathématique de la résilience d’un système
o Deux composantes principales (Toubin & al., 2012) :
1. La capacité de résistance ou le degré de perturbation
2. La capacité ou le temps de récupération

5
o Comment représenter l’impact de la crise sur les pays européens ?
20000
22000
24000
26000
28000
30000
32000
34000
36000
2007 2008 2009 2010 2011 2012
Suède
Pays-Bas
Autriche
Finlande
Royaume-Uni
Allemagne
Belgique
France
Italie
Espagne
PIB/hab (€)

6
• Comment représenter l’impact de la crise sur les pays européens ?

7
Indicateurs territoriaux de la résilience
o Objectif(s) :
 Identifier les indicateurs territoriaux permettant d’expliquer la
variabilité des mesures de résilience entre territoires
 Développer une méthode transposable à différentes échelles
territoriales
o Défi méthodologique : les données
 Précision (quelles échelles ?)
 Homogénéité (quelles méthodes de collecte ?)
 Disponibilité (quelles sources ?)

8
o Étude de cas : Comparaison de la résilience de sous-régions
européennes sous l’angle socio-économique
 Mesure de la résilience basée sur l’évolution du taux de chômage
 Mise en perspective avec 28 indicateurs territoriaux « classiques »
(source : Eurostat - Nuts 2)
 Exercice réalisé sur trois pays (Belgique, Espagne et Allemagne)
o Méthodologie :
 Analyse en composantes principales (facteurs) afin de synthétiser
l’information sans redondance
 Régression multiple afin d’identifier les facteurs explicatifs

9
o Mesure de la résilience basée sur l’évolution du taux de chômage
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
Bayern
Baden-Württemberg
Rheinland-Pfalz
Hessen
Niedersachsen
Schleswig-Holstein
Hamburg
Bremen
Nordrhein-Westfalen
Thüringen
Oost-Vlaanderen
Sachsen
Brandenburg
Sachsen-Anhalt
Mecklenburg
Berlin
Limburg
Saarland
Namur
Hainaut
Liège
BrabantWallon
Bruxelles-Capitale
Antwerpen
Luxembourg
Vlaams-Brabant
West-Vlaanderen
Extremadura
Andalucía
PrincipadodeAsturias
Galicia
PaísVasco
CastillayLeón
ComunidadValenciana
Madrid
IllesBalears
Cantabria
RegióndeMurcia
Castilla-laMancha
Cataluña
LaRioja
ForaldeNavarra
Aragón
Allemagne
Belgique
Espagne
Indicederésilience

10
o Analyse en composantes principales
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
%delavarianceexpliquée
Facteurs
Les quatre premiers facteurs
expliquent près de 80 % de la
variance

11
o Analyse en composantes principales
POP65+
Internet
R&D
Emplois
Niv_sup
TE65+
Fecondité Jeunes
Niv_Education Diplomés sup H
Revenu
Taux emploi
jeune
Taux Emploi
Emplois TP
Mortalité -70
Chômage Jeunes
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Facteur 1
Facteur 2
Interprétation :
Facteur 1 : Dynamique économique
Facteur 2 : Niveau de qualification

12
o Régression multiple
Bruxelles
Liège
Bayern
Berlin
Madrid
Andalucia
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
-6 -4 -2 0 2 4 6 8
Belgique
Allemagne
Espagne
Forte
dynamique
Faible
dynamique
Faible niveau de qualification
Niveau de qualification élevé

13
o Régression multiple
Valeur
R² Multiple 0,91
Valeur p 0,0
Coefficient b Erreur type Valeur p
OrdOrig. -65,46 5,62 0,000
Fact. 1 26,55 2,05 0,000
Fact. 2 1,58 2,18 0,473
Fact. 3 38,69 2,66 0,000
Fact. 4 -8,92 3,72 0,022

14
Discussion
o La méthode proposée (ACP + Régression multiple) exploite
l’information mise à disposition par Eurostat afin d’expliquer des
différences de résilience socio-économique des régions européennes :
o La résilience (socio-économique) d’une région est abordée au
départ de l’évolution du taux de chômage et de manière relative
o Les indicateurs socio-économiques classiques constituent une
source afin d’expliquer ces évolutions
o L’étude de cas proposée constitue un premier exercice qui présente
certaines limites notamment en termes de disponibilité des données
de l’information (échantillon de territoires et type d’indicateurs) 
forte dépendance sur les résultats

15
Conclusions
o Sous quel angle aborder la résilience d’un territoire ? Quelles sont les
indices de résilience dans le domaine de la transition socio-
écologique (indices globaux) ?
o Quel est l’échelle pertinente afin de mesurer la résilience d’un
territoire ?
o Comment transposée cette méthode de mesure et d’analyse à
l’échelle locale ? Quels indicateurs infra-territoriaux utilisés ?
o Comment mesurer de manière absolue la résilience d’un territoire ?

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