Expertise du rapport final - UMS-RIATE

ORATE - ESPON 2013 - TIPTAP
Territorial Impact Assessment of Transport and Agricultural Policies
Rapport d’expertise du rapport final 1
E.M. MOUHOUD 2 & H. JENNEQUIN 3
1. Analyse critique transversale........................................................................................................................................1
Le consortium.................................................................................................................................................................1
Objectifs généraux de l’étude..........................................................................................................................................2
1.1 Les éléments constitutifs de la notion de cohésion territoriale....................................................................................3
1.2 Scénarii illustrant les différentes politiques envisagées..............................................................................................3
1.3 Critères permettant de juger des évolutions potentielles de chaque politique ............................................................4
1.4 Appliquer les scénarii sur les indicateurs et disposer d’un outil de mesure des impacts territoriaux (TIA)...................5
1.5 Enrichir l’outil pour comparer les différents impacts obtenus......................................................................................5
1.6 Cartographie et commentaire des résultats...............................................................................................................6
2. Analyse appliquée au territoire français.......................................................................................................................7
Bibliographie indicative....................................................................................................................................................8
Annexes (cartes et tableaux)......................................................................................................................................... 8
1. Analyse critique transversale
Le consortium
Cinq institutions ont œuvré dans le cadre de ce projet. Elles
représentent quatre pays d’Europe occidentale. Les institutions
partenaires du consortium sont les suivantes :
• L’Université polytechnique de Milan est le partenaire
principal. Parmi les membres impliqués de cette université
figurent le responsable scientifique, Roberto Camagni
et la coordinatrice, Camilla Lenzi. Ils appartiennent
tous deux au DIG (Department of Management, Economics
and Industrial Engineering). Ils y sont associés à
Nicola Francesco Dotti et Andrea Caragliu. Paola Bolchi
est membre de l’équipe mais appartient au DIAP (Département
d’Architecture et de Planification).
• Le MCRIT est une équipe multidisciplinaire de consultants
spécialisés dans les transports, localisée à Barcelone.
Les membres impliqués dans le projet sont Andreu
Ulied et Efrain Larrea.
• L’Université de Newcastle est représentée par Mark
Schucksmith, Guy Garrod et Marian Raley.
• L’Université d’Amsterdam (Vrije Universiteit) est représentée
par Frank Bruinsma et Peter Nijkamp.
• ARCADIS est une société internationale offrant des services
de conseil, de conception, d’ingénierie et de ges-
tion dans les domaines des infrastructures, de l’environnement,
et des bâtiments. Cette société est représentée
par Ron Vreeker, ancien chercheur de la Vrije Universiteit.
Le projet vise à mesurer les impacts territoriaux (TIA) des
politiques européennes agricoles et de transport. Ceci nécessite
l’utilisation d’un outil adapté (Camagni R., 2006 ;
European Commission, 2009). A ce niveau, les membres
du consortium apportent une réelle valeur ajoutée à ce projet
par leur connaissance des mécanismes, notamment économiques,
d’économie régionale. Ce savoir-faire apporte
un crédit sur plusieurs points, tels que l’analyse précise et
complète de la notion de cohésion territoriale ou la prise en
compte de seuils d’alerte lors de la simulation des effets sur
les territoires (FLAG model). Les auteurs ont également à
leur crédit de nombreux articles universitaires.
Ce projet ESPON 2013 utilise pour partie la méthodologie
et surtout les outils développés au sein du précédent projet
ESPON 2006 3.2 Spatial Scenarios. Ce dernier est en effet
à l’origine de la première version du modèle TEQUILA qui a
été actualisé et mis à jour pour ce présent travail (TEQUILA
2). On observe que seuls cinq membres de la précédente
et conséquente (74 membres) équipe font partie du groupe
plus restreint du projet ESPON 2013.
La composition de ce groupe de travail appelle d’autres remarques.
En premier lieu, il est quelque peu à regretter une
focalisation un peu importante du rapport sur les seuls as-
1
Février 2010. Disponible en ligne sur http://www.espon.eu/main/Menu_Projects/Menu_AppliedResearch/tiptap.html
2
Professeur d’économie à l’Université Paris Dauphine - http://el.mouhoub.mouhoud.free.fr/
3
Maître de conférences à l’Université de Rouen - http://jennequin.hugues.free.fr/
1

pects économiques. Alors que la première partie du rapport
présente les multiples facettes de la cohésion territoriale,
qui ne sont pas qu’économiques, comme définies à juste
titre par les auteurs, la suite du rapport tend à accorder une
importance première aux phénomènes économiques. Les
aspects relevant des autres sciences humaines et sociales,
bien que présents, sont laissés au second plan. Certes,
des indicateurs leur sont dédiés, mais le poids accordé par
les experts à ces derniers est relativement faible. La raison
vient probablement d’un manque d’hétérogénéité dans le
champ scientifique des experts, issus majoritairement d’une
formation d’économiste.
En second lieu, on peut également regretter l’absence
d’équipes et d’experts localisés dans les Pays d’Europe
Centrale et Orientale (PECO) ou dans les pays du Nord
(Danemark, Finlande, Norvège, Suède) pour reprendre
l’origine géographique des experts dans le projet. Cela aurait
permis d’affiner la qualité du rapport dans la mesure
où une part significative des résultats obtenus et donc, des
conclusions à en tirer, provient de pondérations choisies par
les experts. Or, pour certaines, ces pondérations sont spécifiques
aux types de territoires (Europe du Nord, de l’Ouest,
de l’Est et du Sud). La difficulté d’un tel travail aurait pu
être réduite par la présence d’experts issus de ces zones
géographiques.
Objectifs généraux de l’étude
Les auteurs cherchent à répondre à un objectif global :
connaître les impacts des politiques européennes sur les
territoires. Il s’agit d’envisager, globalement, l’ensemble des
mécanismes par lesquels les politiques européennes peuvent
modifier la cohésion des territoires européens. Une
telle ambition nécessite de pouvoir être adaptée à la nature
de la politique étudiée et ce faisant, de résoudre de multiples
difficultés. Pour comprendre ces difficultés et les réponses
apportées par les auteurs, il est possible de diviser
les différentes étapes successives du travail effectué par les
auteurs.
1. Recenser les éléments caractéristiques de la notion de
cohésion territoriale.
2. Définir les scénarii qui illustrent les différentes politiques
envisagées.
3. Définir les indicateurs spécifiques permettant de juger
des évolutions potentielles de chaque politique et compléter
les bases de données nécessaires.
4. Appliquer les scénarii sur les indicateurs et disposer
d’un outil de mesure des impacts territoriaux (TIA).
5. Enrichir l’outil afin de comparer, au sein de chaque territoire,
les différents impacts obtenus ; cette étape est
celle d’un passage d’impacts isolés vers une mesure
globale de l’impact sur les territoires.
6. Cartographier et commenter les résultats découlant de
cette méthodologie et de cet outil.
La méthodologie des auteurs a été appliquée à deux secteurs
forts de la politique européenne : la politique des
transports d’une part, ce qui a permis aux auteurs d’exploiter
et d’enrichir une partie du travail effectué sur ce thème
précis dans le précédent projet ESPON et la politique agricole
commune (PAC) d’autre part, ce qui constitue une
nouveauté autant qu’un apport de ce projet. La cohérence
d’ensemble du travail effectué dépend de la manière dont
les auteurs sont parvenus à répondre à ces impératifs successifs.
De fait, nous nous attachons dans ce rapport à revenir
sur chacun des aspects de ce travail pour pointer les
apports méthodologiques mais également les interrogations
voire critiques du projet.
1.1 Les éléments constitutifs de la notion de cohésion
territoriale
Pour analyser l’impact des politiques européennes sur les
territoires, les auteurs s’appuient sur la notion de cohésion
territoriale. La définition de ce concept retenue par les auteurs
est englobante dans le sens où elle inscrit le territoire
dans un cadre large, relevant de facteurs sociaux, environnementaux
et économiques, comme la qualité de la vie et
des conditions de travail, la réduction de la pauvreté, la performance
économique, la qualité des services et des transports,
l’étalement urbain, la conservation des ressources
naturelles (Figure 1) 1 .
Un triptyque formé de 3 macro-critères pour expliquer le
concept est utilisé : la qualité territoriale, l’efficience territoriale
et l’identité territoriale. Plusieurs indicateurs composites
sont élaborés pour mesurer ces critères (présentés
dans les Tableaux 1 et 2) ;
La qualité territoriale renvoie à différents critères : pour
la PAC, la qualité environnementale, la viabilité sociale (les
petites exploitations en difficulté), les émissions de méthane,
le risque d’érosion du sol. Pour la politique de transport,
les critères sont : le transport routier de marchandises, les
émissions de CO2, la sécurité, l’accessibilité des marchés.
L’efficience territoriale renvoie, pour la PAC, à des critères
de croissance économique, chômage, diversification
du tourisme ; pour la politique de transport, à la productivité
des infrastructures (connectivité interne), productivité des
aéroports (accessibilité externe), croissance économique et
coûts de congestion.
L’identité territoriale renvoie, pour la PAC, à des critères
de diversité du paysage, d’identité communautaire et au patrimoine
; pour la politique de transport, à la fragmentation
du paysage, à la fréquentation touristique, à l’intégration régionale.
La combinaison des trois éléments constitue la cohésion du
territoire. Cette progressivité de l’approche sert de base à
l’analyse de l’impact des politiques sur les territoires. Cette
approche possède le mérite d’être ambitieuse en considérant
des facteurs complémentaires qui ne résultent pas
tous du seul domaine économique. Ceci permet de se démarquer
d’une approche trop simpliste qui mesurerait l’attractivité
des territoires auprès des agents (entreprises ou
ménages) axés sur les seuls indicateurs pécuniaires (coûts
de production, salaires réels…) qui sont loin à eux seuls de
discriminer correctement les territoires.
1
L’ensemble des figures, tableaux et cartes est présenté en annexe de ce rapport.
2

1.2 Scénarii illustrant les différentes politiques envisagées
Les auteurs testent des scénarii pour chaque politique sectorielle.
Nous distinguerons par conséquent les deux politiques,
de la PAC et des transports, car les remarques sont
pour l’essentiel spécifiques à chacune.
En ce qui concerne la PAC, l’unique scénario retenu consiste
dans la « modulation » des fonds du pilier 1 vers le pilier
2, avec une réduction des ressources globales distribuées
(en distinguant anciens et nouveaux États-Membres) 2 . La
définition d’un seul scénario est justifiée par les orientations
politiques actuelles concernant la PAC. Pour autant,
l’analyse d’un unique scénario ne permet pas d’effectuer de
comparaisons entre différentes options politiques. Le but
de ce travail étant de servir d’appui à la prise de positions
politiques, cette absence de comparaison est gênante. Il
aurait été appréciable de disposer d’un scénario au fil de
l’eau pour pouvoir visualiser les incidences de la politique
proposée mais également celles d’un maintien des mesures
actuelles, notamment dans le cadre du FLAG Model. Il faut
donc comprendre ce travail comme une première étape
dans l’étude des liens entre territoires et politiques agricoles.
Une autre remarque vient du fait que l’approche adoptée
tend à considérer le secteur agricole comme produisant un
bien homogène : dans le scénario, la baisse des sommes
allouées au pilier 1, par exemple, va toucher indifféremment
les producteurs. Il n’y a pas de distinctions possibles suivant
la nature de leur production, qui ferait que certains seraient
plus touchés que d’autres. De fait, les conséquences sur les
territoires pourraient être différenciées et ne pas dépendre
uniquement du montant des soutiens aux revenus agricoles
accordé à un territoire initialement. On pourrait ainsi imaginer
que face à ces modifications de mesures politiques, les
producteurs s’orientent vers des choix de production différents
à l’avenir, ce qui aurait des répercussions sur les prix
de marché…
Dans la continuité de la remarque précédente, l’analyse
proposée ne peut être que partielle. A titre d’exemple, la
situation d’endettement des agriculteurs sur les territoires
n’est pas prise en compte alors que les écarts d’endettement
actuels entre les agriculteurs selon les territoires peuvent
modifier à moyen - long terme la portée des politiques
préconisées. En outre, malgré la volonté d’analyse sur longue
période, certains aspects tendent à figer les structures
sectorielles actuelles entre les territoires. Par exemple, les
auteurs ont besoin de simuler sur plusieurs périodes la
baisse des revenus des agriculteurs entre les régions du fait
de la modulation entre les deux piliers. Pour évaluer cette
baisse, ils postulent une constance des parts des montants
accordés grâce aux piliers entre les régions européennes
au cours du temps. Cette constance est également préjudiciable
; il est peu probable que la politique de la PAC n’induise
pas une modification, potentiellement très sensible, de
la répartition de l’aide de chaque pilier entre les territoires.
Le modèle ne peut certes pas prendre en compte l’ensemble
des facteurs endogènes au sein du secteur étudié mais ces
points, essentiels, sont à retenir pour la bonne lecture des
conclusions du projet.
En ce qui concerne les politiques de transport, trois scénarii
sont construits. Un scénario de référence à 2030 et
deux autres scénarii directement issus de l’étude TRANS-
Visions (2009).
Le premier, au fil de l’eau, englobe tous les investissements
réalisés ou déjà décidés à l’heure actuelle. Il permet
d’évaluer l’impact de la continuité des politiques actuelles
et surtout de comparer les autres scénarii à ce cadre initial.
Le second, ambitieux, propose, dans un contexte de forte
croissance économique, une priorité à la cohésion par de
grands projets d’équipement et d’amélioration des infrastructures
routières et ferroviaires, surtout dans les pays de
l’Est. Des réseaux transeuropéens (TEN) sont développés,
des axes décongestionnés, l’augmentation du trafic routier
étant compensée par la mise en service de véhicules moins
polluants. On observe une extension du nombre de lignes
aériennes à bas coût. La concurrence aligne les tarifs sur
les coûts de production pour chaque mode de transport.
Le dernier scénario, dit «tarifaire», sous-tend une forte
augmentation du prix payé par les usagers. Il correspond en
fait au scénario de faible croissance de l’étude TRANSVisions
2009. Ce scénario est caractérisé par un faible développement
économique renforcé par un développement démographique
négatif. La faible croissance de la production y
est expliquée par l’augmentation des coûts de l’énergie, en
particulier du pétrole. La conséquence en Europe se résume
à une réduction de la mobilité contrainte par des coûts plus
élevés de l’énergie et à une préférence pour le ferroviaire.
L’utilisateur des transports supporte tous les coûts liés à
l’utilisation de son moyen de transport (pollution, bruit =
coûts sociaux). Ce scénario tarifaire comprend de nouveaux
outils de réglementation (règles sur la sécurité et la tarification
routière…).
Si ces scénarii sont appuyés par une étude préalable solide
et récente (TRANSVisions), il est cependant à souligner
qu’ils intègrent chacun un grand nombre d’effets et
de variations, à la fois sectoriels, macroéconomiques, démographiques…,
si bien que l’on ne peut au final expliquer
précisément les impacts obtenus dans les conclusions des
différents scénarii. Un tel travail de discernement des variations
introduites au sein de chaque scénario permettrait
d’accroître grandement la portée des résultats obtenus et
isolerait les mécanismes en œuvre. Cela serait d’une grande
aide dans les choix d’options politiques qui sont le but de
ce travail. Il resterait ensuite à considérer conjointement les
effets isolés et les effets globaux, intégrant les externalités
inévitables entre les éléments introduits dans chaque scénario.
Pour autant, cela nécessiterait de multiplier le nombre
de scénarii en fonction du nombre d’éléments à isoler.
2
Le pilier 1 est un soutien aux revenus agricoles par des paiements directs aux agriculteurs et des mesures de soutien aux marchés.
Le pilier 2 poursuit des objectifs de développement rural avec un soutien agro-environnemental.
3

Au final, les scénarii offrent des visions complètes d’options
politiques tranchées. On peut regretter d’un point de vue
général cette fois, que les évolutions concernent en premier
lieu l’offre (agricole et d’infrastructures de transport). La demande
n’est que très peu évoquée. Les politiques en question
sont délibérément des politiques d’offre. Les politiques
agissant sur la demande sont pourtant au moins aussi importantes
à prendre en considération. L’Union Européenne
peut influencer directement la demande dans chacun de ces
secteurs.
1.3 Critères permettant de juger des évolutions potentielles
de chaque politique
Pour juger des effets de chaque politique/scénario sur l’efficience,
la qualité et l’identité des territoires, les auteurs
doivent s’appuyer sur une batterie de critères et d’indicateurs
permettant d’offrir une vision suffisamment générale et
complète de chacun de ces aspects.
Concernant la PAC, dix critères sont utilisés au total (Tableau
1). Trois concernent l’efficience territoriale. Parmi eux,
on peut effectuer une remarque concernant la diversification
touristique qui s’appuie sur le nombre de lits dans les
zones rurales. Il est attendu par les auteurs qu’un accroissement
de cet indice implique une amélioration de la diversification
touristique du territoire, du fait notamment d’une
diversification des activités des agriculteurs. Or, il est probable,
mais à confirmer (l’information n’étant apparemment
pas disponible dans le rapport), que ces lits concernent le
secteur hôtelier bien davantage que les lits en gîte ou chez
l’habitant, souvent non inclus dans les statistiques par difficulté
d’obtention des données. Si tel est le cas, cela représente
un inconvénient dans la mesure où ces lits en gîte en
zone rurale interviennent en concurrence du secteur hôtelier
davantage qu’en complémentarité. Cela pourrait induire une
mauvaise lecture de l’évolution des lits hôteliers : une baisse
pourrait au contraire constituer une nouvelle intéressante de
développement important de la diversification des activités
agricoles. Cette remarque est dépendante du contenu de la
variable « lits en zone rurale ».
Quatre indicateurs renseignent sur la qualité territoriale.
Deux appellent un commentaire.
L’indicateur de viabilité de la communauté est composé
d’un patchwork de trois indicateurs : la faible taille des
exploitations agricoles, l’âge de la population et la part de
l’emploi agricole, chaque part étant intégrée avec une pondération
égale. La construction singulière et fragile de cet
indicateur tranche avec celle des autres indicateurs.
Concernant l’indicateur d’émissions, qui ne ressort que
très faiblement dans les conclusions de l’étude, on pourrait
regretter le choix de prendre en compte les dégagements
de méthane du bétail, dont les effets ne sont pas limités aux
territoires considérés. A l’inverse, un indicateur qui considère
les traitements chimiques sur les cultures et la pollution
des terres aurait été probablement plus intéressant et
proche des territoires.
Les critères d’identité territoriale, au nombre de trois, peuvent
être soumis à discussion. En effet, il est à souligner
la difficulté importante à cerner des indicateurs globaux
concernant une notion essentiellement qualitative.
Les indicateurs de diversité du paysage et d’identité de la
communauté se basent sur des pondérations pré-définies
par les auteurs, sans justification indiquée. Pourquoi le seuil
de 5% maximum de zones avec des exploitations de moins
de 10 hectares ? Pourquoi ce seuil de 10 hectares ? Pourquoi
une telle construction avec à nouveau une équi-pondération
de trois parts : population active, emploi agricole
et chômage, le tout divisé par dix puis exprimé en pourcentage
? Un minimum de justification est nécessaire et les
explications de ces indicateurs, qui auraient pu constituer un
apport supplémentaire de ce travail, sont laconiques. Enfin,
avec le dernier indicateur d’identité territoriale les auteurs
s’intéressent à la présence de produits du patrimoine au
sein du territoire. Il s’agit par là de mesurer la diversification
et l’innovation des produits sur un territoire donné, ce qui est
jugé lié à des techniques traditionnelles de culture. Ils considèrent
alors l’intensité du travail dans le secteur agricole
comme une mesure approximative de cet aspect traditionnel...
ce qui est discutable. La fabrication des produits du
terroir peut être intégrée dans une approche technique qui
ne passe pas par des productions artisanales. N’y a-t-il pas
là une confusion relative avec la notion d’agriculture biologique
? On peut encore une fois regretter l’absence de justifications
des indicateurs considérés et des effets attendus.
Le Tableau 2 indique les différents indicateurs mobilisés
pour l’étude de l’impact de la politique de transport sur les
territoires. Globalement, ces indicateurs appellent à moins
de remarques que pour la PAC, probablement grâce à l’expérience
accumulée lors des précédents travaux ESPON
par les auteurs. On peut souligner néanmoins l’aspect très
partiel de l’indicateur de sécurité inclus dans l’analyse de
la qualité territoriale. Prendre seulement en compte la part
de trafic autoroutier est imparfait pour analyser la sécurité
routière, et insuffisant pour mesurer l’évolution de la sécurité
pour l’ensemble des modes de transport.
Le dernier indicateur retenu pour l’identité territoriale pose
aussi question. L’intégration régionale est mesurée par le
temps moyen nécessaire pour relier les chefs lieux de département
(NUTS 3) entre eux par la route, au sein de
chaque région (NUTS 2).
Pourquoi cette limitation aux transports infra-régionaux ?
De même, effectuer la mesure par rapport à la route est une
limite importante, probablement du fait de l’obtention difficile
des données. Les politiques d’améliorations des transports
ferroviaires ou aériens, également signes d’intégration, sont
absentes. D’un point de vue global, on peut également regretter
que les transports maritimes ne soient pas considérés.
Cette remarque en rejoint une autre : si les auteurs ont
pu inclure des données sur les pays voisins de l’UE 27, ce
qui est important pour mesurer le marché dans lequel se
situent les territoires les plus périphériques de l’UE 27, ils
n’ont pas inclus les pays nord-africains.
1.4 Appliquer les scénarii sur les indicateurs et disposer
d’un outil de mesure des impacts territoriaux
Cette étape concerne l’analyse des impacts isolés de
4

chaque politique européenne. Elle s’appuie sur les notions
d’attractivité et de vulnérabilité des territoires aux mesures
politiques envisagées. Il ne s’agit pas en l’occurrence de
mesurer dans l’absolu si une politique précise est désirable
ou non pour un territoire mais de raisonner en termes relatifs.
Les auteurs ont donc choisi de caractériser chaque territoire
suivant trois critères :
• Le niveau d’urbanisation : ‘territoire urbain’ / ‘territoire
rural’, défini suivant une classification de l’OCDE
• Le niveau de développement économique : ‘territoire
avancé’ / ‘territoire en développement’, suivant le PIB territorial
moyen
• La localisation géographique, suivant le positionnement
du pays auquel appartient le territoire à l’échelle
européenne : ‘territoires du Nord’ (Danemark, Finlande,
Norvège, Suède) / ‘territoires du Sud’ (Chypre, Espagne,
Grèce, Italie, Malte, Portugal) / ‘territoires de l’Ouest’ (Allemagne,
Autriche, Belgique, France, Irlande, Luxembourg,
Pays-Bas, Royaume-Uni) / ‘territoires de l’Est’ (Bulgarie,
Estonie, Hongrie, Lettonie, Lituanie, République Tchèque,
Roumanie, Slovaquie, Slovénie).
Des experts (membres du partenariat majoritairement) ont
alors pour charge, individuellement, d’attribuer, pour chacun
de ces ensembles territoriaux, l’importance spécifique d’une
amélioration ou d’une détérioration des indicateurs précédents.
L’amélioration de tel indicateur est-elle désirable pour
les territoires urbains ? L’est-elle pour les territoires ruraux ?
Quel est l’écart de désirabilité entre les deux territoires ?
Ce travail permet d’obtenir à terme des pondérations de désirabilité
et de vulnérabilité pour chaque territoire, suivant
son positionnement au sein de chacune des trois caractéristiques
précédentes. Sans revenir sur les critères retenus,
notamment géographiques, qui sont établis par pays et non
par territoire, cette méthodologie est par définition fragile,
soumise entièrement à l’appréciation des experts, qu’elle
se base sur des éléments objectifs ou subjectifs. Quelques
résultats sortent ainsi de l’ordinaire et auraient mérité des
précisions supplémentaires.
Concernant la politique des transports, par exemple, la
croissance économique est jugée plus désirable pour les
territoires du Nord que pour ceux du Sud (première session
d’experts avec le modèle TEQUILA 1). Pour cette
même session, des erreurs typographiques empêchent de
connaître la position finale des experts concernant l’indicateur
d’accessibilité externe. De même mais avec la seconde
session et le modèle actualisé TEQUILA 2, l’intégration régionale
(mesurée sur la base du temps nécessaire à relier
les territoires de type NUTS 3 au sein de chaque NUTS2)
est jugée beaucoup moins désirable pour les territoires du
Sud de l’Europe que pour tous les autres territoires. Enfin,
les territoires du Sud sont supposés moins vulnérables à
la baisse de la croissance économique que les territoires
du Nord. Des précisions quant aux fondements de ces avis
auraient été souhaitables.
Concernant la PAC, où l’analyse se fait exclusivement sur
la base du découpage géographique NUTS 2, la diversification
touristique est jugée plus désirable dans les territoires
du Nord que dans ceux du Sud et à peine plus désirable
dans les territoires ruraux par rapport aux territoires urbains.
La réduction du chômage serait beaucoup plus désirable
dans les pays du Nord que dans ceux du Sud tandis que
ces derniers seraient moins vulnérables à une hausse du
chômage que les pays du Nord. En outre, la qualité environnementale
serait plus désirable pour les territoires des pays
de l’Est. Or, dans le même temps, elle serait plus désirable
également dans les territoires les plus avancés de l’Union
Européenne, ce qui semble représenter deux assertions incompatibles.
Une autre remarque concerne la composition des sessions
d’experts. Concernant la première et la troisième session,
les experts mobilisés font tous partie des institutions partenaires
du projet (cf. section sur le consortium ci-dessus) et
sont membres du projet pour la plupart. Seule la deuxième
session a rassemblé également des intervenants issus du
monde professionnel, des collectivités territoriales ou des
institutions gouvernementales, soit six personnes hors milieu
universitaire ou n’appartenant pas aux institutions partenaires
sur les quatorze présentes à cette session. Parmi
elles, onze ont effectué le travail d’experts sans qu’il soit
possible de connaître plus précisément leur origine institutionnelle.
Ceci n’est pas anodin dans la mesure où, comme
nous le verrons dans la sous-section suivante, les choix
faits par les experts ont un rôle déterminant dans les résultats
obtenus, non seulement au niveau de la désirabilité
et de la vulnérabilité des politiques sur les territoires mais
également sur la mesure d’un indicateur d’impact global de
chaque politique sur un territoire.
1.5 Enrichir l’outil pour comparer les différents impacts
obtenus
Afin de comparer les résultats obtenus pour chacun des
critères pris isolément, les auteurs établissent une hiérarchisation
de la priorité, pour chaque territoire, de chaque
élément de la cohésion territoriale telle qu’elle a été définie
dans les toutes premières phases du travail. Cette hiérarchisation
est effectuée grâce aux experts, qui classent chacun,
pour chaque politique (PAC ou transport), l’importance
respective de chaque macro-critère (efficience territoriale,
qualité territoriale, identité territoriale), mais également au
sein de chacun de ces macro-critères, l’importance respective
de chaque critère. Par exemple, pour les politiques de
transport, au sein du macro-critère d’efficience territoriale,
il s’agit de pondérer les indicateurs de connectivité interne
(trafic total / km routiers + ferrés), d’accessibilité externe
(passagers aéroportuaires non européens / nbr. total de
passagers), de croissance économique (variations de PIB)
et les coûts de congestion (temps perdus dans les bouchons)
suivant les effets escomptés de la politique de transport
(Tableau 2).
Cette méthodologie appelle globalement les mêmes remarques
que lors de la phase précédente du fait de l’utilisation
d’une appréciation ex ante d’experts.
D’autres éléments sont à souligner. Par exemple, on peut
5

s’interroger sur les liens entre les variables. Par exemple,
l’amélioration des accessibilités internes comme externes
est insérée dans le critère d’efficience territoriale car une
meilleure efficience est attendue avec l’amélioration de ces
variables. On devine qu’elles vont permettre d’accroître la
croissance sur le territoire. Or, la variable de croissance
économique est également un indicateur retenu. Comment
hiérarchiser les critères quand l’un de ces critères est le
résultat indirect des autres ? Ces aspects ont-ils été pris
en compte dans les questionnaires remis aux experts ? On
peut ainsi imaginer que les experts sur-pondèrent fortement
la variable croissance économique. Or, puisqu’il existe un
lien indirect entre l’accessibilité et la croissance, un telle
démarche conduit à évincer des politiques qui auraient pu
améliorer non seulement l’accessibilité du territoire mais
également la croissance indirectement. Il faudrait vérifier
dans quelle mesure les indicateurs sont corrélés entre eux
pour contrôler les externalités qu’ils induisent.
Lorsque l’on compare les hiérarchisations des experts pour
la PAC et pour la politique des transports, certaines différences
interviennent. Par exemple, le poids attribué à l’efficience
territoriale est supérieur dans le cadre de la PAC par
rapport aux politiques de transports. Concrètement, suivant
les données indiquées, cela revient à considérer que le critère
d’identité territoriale est plus de deux fois plus important
pour juger de la pertinence d’une politique des transports
que pour juger de la pertinence d’une politique agricole. On
peut s’étonner d’un tel résultat qui semble contredire le rôle
du secteur agricole pour l’identité d’une grande partie des
territoires européens. De même, on peut s’interroger sur ces
différences qui pour l’essentiel peuvent provenir d’un panel
d’experts différents. En effet, les experts ayant hiérarchisé
les critères relatifs à la politique des transports sont différents
de ceux ayant travaillé sur la PAC. Pour cette dernière
politique, les experts sont presque tous universitaires. La
non pertinence du critère d’émissions (Tableau 1) ressort
également de ce travail d’experts.
Ces différentes remarques soulignent l’importance à affiner
la méthodologie. La démarche ambitieuse des auteurs doit
se donner les moyens de ses ambitions avec un recours
beaucoup plus exhaustif à des experts venant de tous les
horizons géographiques européens et de milieux professionnels
beaucoup plus différenciés. Il serait enfin souhaitable
d’étalonner la méthodologie sur différents panels d’experts
et d’apporter des justifications systématiques aux pondérations
obtenues. En outre, il ne faut pas oublier que ces
études ne peuvent se soustraire aux stratégies politiques.
Elles ont pour rôle d’apporter un éclairage, une aide à ce qui
doit rester in fine des choix politiques.
1.6 Cartographie et commentaire des résultats
Les cartographies sont nombreuses bien que certaines
cartes, citées par les auteurs soient absentes, ce qui peut
s’expliquer par le nombre de scénarii et d’indicateurs mesurés.
Il est dommage de ne pas retrouver toutes les cartographies
effectuées par les auteurs dans les annexes du
rapport. Dans le même ordre d’idées, la lecture de certaines
cartes n’est pas optimale à cause de certains choix d’intervalles
de résultats particulièrement mal adaptés, avec des
classes qui ne concernent que quelques territoires isolés
alors que 95% des territoires européens se retrouvent avec
la même couleur sur les cartographies, ce qui ne permet pas
de visualiser leurs différences.
Une autre déception concerne l’absence de données sur
l’indicateur d’identité communautaire pour le scénario de
la PAC (Tableau 1). Cet indicateur mesure les possibilités
d’émigration mais il apparaît sur la cartographie que les
données ne sont disponibles que pour les pays du Bénélux,
l’Allemagne, l’Irlande du Nord et l’Espagne. La question du
traitement de cette absence de données pour calculer les
macro-critères ne semble pas figurer dans le rapport.
Enfin, une question subsiste en ce qui concerne les résultats
du macro-critère de la qualité territoriale. La carte 5.1.2.2 en
page 84 du rapport scientifique (Partie C) montre un effet
positif pour toutes les régions françaises alors que l’effet
devient subitement négatif pour la France après agrégation
des résultats territoriaux (table 5.1.3.1 p. 89 du même rapport
scientifique). Une même incohérence se retrouve pour
les autres pays. Les commentaires effectués dans le rapport
de synthèse laissent entendre que la cartographie afficherait
les résultats corrects contrairement au tableau et à ses
commentaires. Nous retiendrons cette hypothèse.
Les auteurs ont ajouté à leur résultat une comparaison obtenue
avec l’utilisation des pondérations issues des questionnaires
sur un autre panel d’experts. Ce travail complémentaire,
effectué plus tardivement, a consisté à interroger
quatre autres panels tels que des responsables politiques
ou des personnels d’institutions publiques. Cette partie complète
et enrichit les analyses précédentes. Concernant la
PAC, les pondérations de ces groupes diffèrent très sensiblement
de celles utilisées par les experts retenus par les
auteurs. Le macro-critère d’identité territoriale se situe à un
niveau nettement supérieur à celui retenu par les auteurs ,
alors que l’efficience en est globalement réduite d’autant. De
même, les importances relatives de chaque critère au sein
de ces macro-critères sont modifiées. Par exemple, l’importance
des émissions dans le cadre de la qualité territoriale
trouve cette fois un poids clairement significatif. Les quatre
groupes consultés après coup ont en la matière des résultats
homogènes, ce qui confirme l’importance d’étalonner le
questionnaire des auteurs sur des panels différents. Plus
précisément, il est appréciable que le questionnaire ait été
remis à des responsables politiques : cela permet de retrouver
en partie l’importance du choix et de l’objectif politique
dans les évaluations des politiques de transport et agricoles.
Concernant la politique des transports, un même écart entre
la hiérarchisation des experts et celles des autres groupes
questionnés est visible même s’il est moins marqué. Ces
écarts ne concernent plus les macro-critères mais les critères
au sein de ces derniers : le poids de la croissance
comme critère d’efficience territorial est minimisé cette fois
au même titre que la sécurité en ce qui concerne la qualité
territoriale. Un résultat inattendu concerne les émissions
de gaz puisque seuls les territoires du sud de la Norvège
connaîtraient une baisse significative de ses émissions suite
à la politique des transports dans le scénario tarifaire : cette
particularité ne semble pas explicitée (Carte 1). Globale-
6

ment pour la politique des transports, les conclusions semblent
favoriser le deuxième scénario (politique active d’améliorations
des infrastructures), face au premier (scénario au
fil de l’eau) et au troisième (ajustement de la mobilité suite
à une hausse des prix - scénario tarifaire).
Enfin, les auteurs évaluent l’impact global des politiques sur
les territoires en tentant de ressortir une image finale aisément
visible qui permet de savoir si globalement, l’effet est
plutôt positif ou négatif pour chaque territoire. Devant les
limites d’une telle démarche qui pourrait gommer certains
aspects négatifs majeurs d’une politique sur un territoire du
simple fait que la majorité des indicateurs s’améliorent, les
auteurs utilisent des seuils d’alerte au sein d’un modèle appelé
Flag model. Ces seuils, une fois atteints, permettent
d’aviser le modélisateur : pour un indicateur précis (économique,
environnemental ou autre), la mesure politique
pourrait entraîner des conséquences trop néfastes malgré
les bienfaits attendus dans d’autres domaines (Nijkamp &
Ouwersloot, 1997).
Ce modèle constitue un atout indéniable pour le travail des
auteurs, même si, à nouveau, il repose sur des choix arbitraires
concernant le niveau des seuils en question. Ces
choix sont opérés indépendamment des territoires, comme
pour le classement des critères et des macro-critères. Seuls
les distinctions binaires sur l’urbanisation, le groupe de pays
d’appartenance et le niveau de développement sont considérés.
2. Analyse appliquée au territoire français
La manière dont les territoires français ont été appréhendés
n’est pas spécifique. L’analyse ne part pas effectivement de
chaque territoire, de ses spécificités, de son passé. C’est
ainsi que l’on peut juger que l’étude cherche dans un premier
temps à établir des traits généraux, communs à certaines
caractéristiques territoriales (situation de zones avec
une croissance supérieure à la moyenne ; zones situées
dans les pays de l’Est…). Ce n’est que dans un second
temps que l’on attribue aux territoires, y compris français,
ces caractéristiques et que l’on en déduit les implications
qui en découlent pour le calcul des indicateurs. C’est en
ce sens que l’on peut considérer que l’étude des territoires
cherche d’abord à déterritorialiser les analyses d’impact afin
d’alléger le travail.
Le scénario consacré à la PAC est analysé sur la base du
découpage territorial NUTS 2 (Régions).
Des effets positifs sont attendus en termes de croissance
économique en Languedoc-Roussillon, Auvergne et Limousin
car ces régions obtiennent un avantage de la modulation
entre les deux piliers 1 et 2 (Carte 2). Cette situation favorable
est d’autant plus à souligner que seuls neuf territoires
européens obtiennent un tel effet positif. A l’inverse, les effets
sur le chômage seraient très mineurs en France (Carte
3). Seuls des territoires situés en Pologne, en Roumanie ou
en Bulgarie peuvent s’attendre à une baisse du chômage
consécutive à la politique de modulation de la PAC.
Sur un autre plan, deux régions françaises bénéficieraient
particulièrement d’une diversification touristique : la
Franche-Comté et l’Auvergne, les autres régions se situant
dans la moyenne européenne (Carte 4). Cette situation
est plutôt rassurante pour ces régions pour lesquelles les
activités agricoles occupent un rôle significatif. Ce résultat
explique pourquoi ces régions sont également celles qui
sont les plus positivement affectées par l’amélioration de
l’efficience territoriale en France, mais aussi en Europe
puisque seuls cinq territoires se situent dans la classe de résultats
supérieure (Carte 5). Une différence intervient néanmoins
lorsque les auteurs considèrent les pondérations non
plus des experts mais des responsables politiques. Dans
ce cas et à l’inverse, la région Champagne-Ardenne est
la seule région française à connaître une baisse de son
efficience territoriale avec le scénario de la PAC (Carte 6).
Globalement, la qualité environnementale s’améliore pour
toutes les régions françaises, de façon plus prononcée que
pour les pays de l’Ouest, du Nord, l’Allemagne ou le Bénélux.
Par contre, sans surprise, l’Ile-de-France est la région
française qui obtient les gains les moins significatifs alors
que la Corse est l’une des régions européennes à en bénéficier
le plus (Carte 7). Cet aspect positif concernant les
régions françaises se traduit par des résultats positifs pour
tous les territoires français concernant le critère global de
qualité territoriale, comme le sud de l’Allemagne, Chypre,
certaines régions italiennes, espagnoles et britanniques, le
Danemark et l’Irlande (Carte 8).
Concernant cette fois la politique des transports, les
calculs concernent le découpage territorial NUTS 3, ce qui
revient à travailler sur les départements français. On observe
tout d’abord que la croissance économique au sein
des départements français ne serait que très peu affectée
par la politique de transport au fil de l’eau (Carte 9). Les
gains les plus importants sont affichés dans les territoires
de l’Est et du Nord de l’Europe, peut-être du fait des pondérations
assignées à la désirabilité et à la vulnérabilité dans
ces territoires, comme souligné dans la première partie de
ce rapport.
Au niveau des politiques de transport, l’évolution de l’indicateur
de la congestion est probablement la plus riche
d’enseignement. Dans le scénario au fil de l’eau, la congestion
tend à se renforcer avec, en France, des effets supérieurs
sur l’axe Lille-Paris, de Nancy à Mulhouse et sur l’axe
rhodanien. Seule la Corse-du-Sud affiche une réduction de
l’indicateur de congestion dans ce scénario (Carte 10). Le
passage au scénario «tarifaire» - impliquant une augmentation
radicale des coûts de transport - modifie nettement
les résultats puisque la congestion se réduit désormais dans
tous les départements sauf en Corse (Carte 11). Les effets
les plus positifs se localisent justement dans les départements
qui connaissaient les effets les plus négatifs dans
le scénario précédent. De fait, ces territoires connaissent
in fine une amélioration de leur situation pour ce scénario
au niveau global de l’efficience territoriale (Carte 12). Les
départements bretons et normands connaissent également
un impact positif mais moins marqué. Au niveau européen,
les effets territoriaux les plus positifs se rencontrent au
Royaume-Uni.
7

Un autre trait marquant pour les territoires français se situe
dans les mesures de l’indicateur d’émissions de gaz. Dans
le scénario au fil de l’eau, ces émissions croissent légèrement
dans tous les territoires, à part pour la Haute-Loire et
la Corse (Carte 13). Peu de territoires européens connaissent
une amélioration dans ce domaine ; ils se situent majoritairement
en Allemagne, au Pays-Bas, au Danemark et en
Italie. A l’inverse, avec le scénario «tarifaire», la situation
devient légèrement favorable pour tous les départements
français (Carte 11).
En additionnant les effets d’efficience, de qualité et d’identité
territoriales, seuls huit départements connaissent des
évolutions positives suite au scénario au fil de l’eau : les
Landes, la Dordogne, la Creuse, l’Indre, le Cher, l’Ardèche
et les départements corses. De fait, les résultats de ce scénario
au fil de l’eau apparaissent relativement négatifs. Les
deux autres scénarii permettraient d’afficher de meilleurs
bilans. Or, s’ils nécessitent tous deux de mettre en place
des mesures politiques plus actives et ambitieuses sur les
transports, ils diffèrent nettement quant à l’outil mobilisé :
d’un côté des investissements supplémentaires pour améliorer
les infrastructures existantes (scénario de cohésion
et d’amélioration des infrastructures), de l’autre, des mesures
tarifaires pour réguler la mobilité au sein des territoires
(scénario «tarifaire»). Or, ce choix reste avant tout
politique (Carte 14).
Le modèle souligne certains aspects négatifs critiques
(FLAG model) qui concernent des territoires français au niveau
des politiques de transport. Ainsi, le projet prévoit une
insécurité jugée critique dans les principaux corridors de
transport européens (dont les axes routiers ouest et nord de
Paris ainsi que la Haute-Normandie - Carte 15). Un autre
risque concerne les émissions de CO2 avec des seuils élevés
dans le scénario de référence (toute la France hors
Haute-Loire et Corse) 1 . Le nombre des territoires touchés
se réduit avec le scénario d’infrastructures et plus encore
avec le scénario tarifaire où la France n’atteint pas le seuil
critique 2 .
Ces résultats sont établis avec des indicateurs majoritairement
construits autour du transport routier. Les autres
modes de transport font malheureusement l’objet d’une
moindre attention tandis que les conditions de multi-modalités
et de transfert d’un mode de transport vers un autre sont
évoquées mais ne peuvent faire l’objet d’une analyse aussi
détaillée que voulue. De même, les scénarii sont excluants :
on pourrait très bien imaginer une association entre amélioration
des infrastructures et politique tarifaire orientant la
demande vers des choix de transport anticipés par les pouvoirs
publics.
Enfin, ce travail a entre autre le mérite de montrer qu’un
prolongement de la situation actuelle n’est pas suffisant
en soi en ce sens qu’il ne répond pas aux volontés environnementales
affichées dans la très grande majorité des
discours politiques.
1
Pologne, Républiques Baltes, Roumanie, Bulgarie, Irlande, sud-ouest de la Suède et nord de la Grèce affichent les seuils maximaux.
2
Au contraire de la Roumanie, Bulgarie, nord de la Grèce et quelques régions dispersées.
8

3. Bibliographie indicative
CAMAGNI R. (2006) “Territorial Impact Assessment (TIA): a methodological proposal”, in Scienze Regionali - Italian
Journal of Regional Science n.2/2006, pp. 135-146.
DGTREN (2007), Guidelines for transport in Europe and neighbouring regions.
ESPON 3.2 (2006), “Spatial scenarios and Orientations in relation to the ESDP and Cohesion Policy”, Third Interim Report
January 2006, Volume VI on territorial impact assessment/analysis (TIA): http://www.espon.eu/mmp/online/website/
content/projects/260/716/file_1256/3.ir_3.2-full.pdf
EUROPEAN COMMISSION (2009), Impact assessment guidelines, SEC(2009)92.
NIJKAMP J, OUWERSLOOT J. (1997), “Multidimensional Sustainability Analysis: the Flag Model”, in: J.C.J.M. van den
Bergh and M. W. Hofkes (eds.), Theory and Implementation of Economic Models for Sustainable Devolopment, Kluwer
Academic Publishers, Dordrecht/Boston/London, 255-273.
TRANSVisions (2009), “Report on Transport Scenarios with a 20 and 40 Year Horizon”, Contract A2/78-2007, European
Commission, DG TREN, mars, 244p.
Documents en annexe
Figure 1 : Les composants de la cohésion territoriale
La qualité territoriale : qualité de vie et conditions de travail ; niveaux de vie comparables ; accès similaire et équitable
aux services d’intérêt général et à la connaissance.
L’efficience territoriale : efficience des ressources en matière d’énergie, des terres et des ressources naturelles, compétitivité
et attractivité, accessibilité interne et externe.
L’identité territoriale : présence du capital social et relationnel ; capacité de développer une vision partagée de l’avenir ;
savoir-faire, spécificités, productions locales et avantage concurrentiel de chaque territoire.
9

Tableau 1 : Critères dans l’analyse de l’impact territorial de la PAC
Tableau 2 : Critères dans l’analyse de l’impact territorial des politiques de transport
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Carte 1 : impact du scénario 3 - tarifaire - des politiques de transport
sur les émissions
Carte 2 : impact de la PAC sur la croissance économique
11

Carte 3 : impact de la PAC sur le chômage Carte 4 : impact de la PAC sur la diversification touristique
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Carte 5 : impact de la PAC sur l’efficience territoriale,
selon les priorités des experts
Carte 6 : impact de la PAC sur l’efficience territoriale,
selon les priorités des responsables politiques
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Carte 7 : Impact de la PAC sur la qualité environnementale Carte 8 : Impact de la PAC sur la qualité territoriale
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Carte 9 : Impact du scénario 1 - au fil de l’eau - des politiques
de transport sur la croissance économique
Carte 10 : Impact du scénario 1 - au fil de l’eau - des politiques
de transport sur les coûts de congestion
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Carte 11 : Impact du scénario 3 - tarifaire - des politiques
de transport sur les coûts de congestion
Carte 12 : Impact du scénario 3 - tarifaire - des politiques de transport
sur l’efficience territoriale
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Carte 13 : Impact du scénario 1 - au fil de l’eau - des politiques de
transport sur les émissions
Carte 14 : Impact total du scénario 1 - au fil de l’eau - des
politiques de transport
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Carte 15 : Flag model - Alertes concernant les seuils de sécurité
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