Deux théories, deux environnements

 

Mon éditorial

Je rumine les résultats de ma recherche empirique, celle que je vous ai présentée durant les quelques derniers jours. Comme je suis encore en train de mettre de l’ordre dans tout ça, je me suis dit qu’il serait utile de faire une petite balade dans la littérature, juste pour prendre un peu de distance vis à vis mes propres résultats. J’ai trouvé quelques articles dans une revue intitulée « Renewable energy », issue par Elsevier. C’est ainsi que je commence par un article de J.R. San Cristóbal (2011[1]) qui examine les modèles formels de prise de décisions à propos de développement de nouvelles installations sur la base d’énergie renouvelables. Cet article a deux facettes, en quelque sorte : le contenu et le contexte. Quant au contenu, il est très formel, puisque la théorie présentée est celle de prise de décision du type multicritère. Sur ce niveau théorique, l’article est un peu à l’opposé de ma propre approche du problème. Moi, j’étudie le passage aux énergies vertes surtout au niveau macroéconomique, et je considère les décisions individuelles prises pour telle ou telle installation comme limitées dans leur rationalité, suivant les principes fondamentaux de Herbert A. Simon (Simon 1955[2]). J.R. San Cristóbal examine les cas individuels de prise de décision d’un point de vue managérial, où tout un modèle mathématique est utilisé pour maximiser la rationalité des décisions.

Quant au contexte, c’est l’Espagne et leur programme « Renewable Energy » de 2005, qui visait 12% d’énergies renouvelables dans la production primaire d’énergie en 2010. Je peux comparer les objectifs de ce programme avec les données quantitatives de la Banque Mondiale. Je les présente dans Table 1, ci-dessous. C’est un exemple intéressant de ce que J.R. San Cristóbal définit comme « distance de l’idéal ». Le programme espagnol de 2005 visait un certain pourcentage d’énergies renouvelables dans la production primaire d’énergie. Moi, je dispose de données au sujet de la production primaire d’électricité et de la consommation finale d’énergie. Les mesures que vous pouvez trouver dans Table 1 sont en quelque sorte deux bornes, entre lesquelles est comprise la mesure citée par San Cristóbal. La production primaire d’énergie c’est essentiellement la production primaire d’électricité plus la production primaire d’autres formes d’énergie plus la production secondaire (voitures, par exemple) plus importations d’énergie moins les exportations. Je peux assumer que les changements observables dans ces deux mesures de la Table 1 sont des indicateurs indirects des changements qui prennent place dans la structure de la production primaire d’énergie. Si j’observe donc ces deux indicateurs de la Banque Mondiale, deux conclusions sautent aux yeux. Premièrement, ça semble marcher, vraiment, chez les Espagnols : ces pourcentages grimpent tous les deux. Quels modèles de prise de décision qu’ils n’utilisent, ça déménage. Deuxièmement, ça déménage beaucoup plus au niveau de la production primaire d’électricité qu’au niveau de la consommation finale. Si vous calculez la distance, en points de pourcentage, entre les avancements niveau électricité et ceux dans la consommation finale d’énergie, cette distance a récemment une tendance à agrandir. Les changements structurels dans le secteur électro-énergétique vont beaucoup plus vite que les changements des styles de vie et de consommation.

Table 1

Année Pourcentage d’énergies renouvelables dans la production primaire d’électricité en Espagne Pourcentage d’énergies renouvelables dans la consommation finale d’énergie en Espagne
1990 17% 11%
1991 18% 10%
1992 13% 8%
1993 16% 9%
1994 18% 9%
1995 15% 8%
1996 24% 10%
1997 20% 9%
1998 19% 9%
1999 13% 8%
2000 16% 8%
2001 21% 9%
2002 14% 7%
2003 22% 9%
2004 18% 8%
2005 15% 7%
2006 18% 8%
2007 19% 9%
2008 20% 10%
2009 25% 12%
2010 33% 14%
2011 30% 15%
2012 30% 16%
2013 40% 17%
2014 40% 17%

    Source : Banque Mondiale

Comme je survole un peu ces articles que j’ai trouvé dans la revue « Renewable energy », ils traitent souvent d’outils de planification. Côté méthodologie, j’ai l’impression que le comité éditorial est composé des gens très versés dans la programmation et dans les modèles d’optimalisation. Bon, passons à un autre article, un peu plus récent, celui écrit par Rohit Sen et Subhes C. Bhattacharyya (2014[3]), sur un sujet très proche de mon idée fixe, celle de créer des systèmes énergétiques locaux basés 100% sur les énergies renouvelables. Sen et Bhattacharyya étudient le cas d’un village dans la province indienne, où un système exactement comme j’en rêve avait été conçu. Ils présentent trois conclusions majeures de leur étude. Premièrement, lorsqu’une communauté locale dispose d’un potentiel de génération hydraulique, son exploitation est l’un des premiers pas à faire. Comme quoi, si vous avez une rivière, de la place pour du photovoltaïque ainsi qu’un emplacement convenable pour des turbines éoliennes, et vous disposez des fonds limités pour l’investissement, vous investissez en une centrale hydraulique en premier lieu. Deuxièmement, Sen et Bhattacharyya soutiennent quelque chose d’un peu contre-intuitif : un mix d’installations dans une communauté locale marche mieux en termes purement affaires qu’une technologie mono-source. Donc oui, allez en premier lieu vers l’hydraulique, seulement faites gaffe de n’aller que vers l’hydraulique : de l’hydraulique, du photovoltaïque et de l’éolien, tout dans une même assiette de génération primaire d’énergie, ça marche mieux qu’une monoculture technologique concentrée sur une seule source d’énergie. Quand j’ai qualifié cette approche de contre-intuitive, je voulais dire qu’elle va à l’encontre de ce vieux principe d’économies d’échelle. Je les aime bien déjà, Sen et Bhattacharyya. Ce singe curieux que j’ai en moi adore aller à l’encontre des vieux principes. Pour que ça ne soit pas tout rose, Sen et Bhattacharyya soutiennent que ces systèmes locaux hors-réseau, au moins en Inde, risquent de se casse la gueule côte finance si le gouvernement ne les soutient pas avec des subventions. Par pure curiosité (le singe, encore) j’ai compilé les données de la Banque Mondiale à propos de la structure de la production primaire d’électricité ainsi que de la consommation finale d’énergie en Inde, point de vue pourcentage des renouvelables (Table 2). Voilà un cas intéressant par son contraste avec le précédent, l’Espagne. En Inde, les deux indicateurs de présence d’énergies renouvelables montrent une tendance descendante, à l’opposé de l’Espagne. Nous avons donc ici deux environnements socio-économiques complètement différents.

Table 2

Année Pourcentage d’énergies renouvelables dans la production primaire d’électricité en Inde Pourcentage d’énergies renouvelables dans la consommation finale d’énergie en Inde
1990 24,5% 58,7%
1991 22,8% 57,6%
1992 20,8% 57,2%
1993 19,6% 57,0%
1994 21,2% 55,6%
1995 17,3% 54,5%
1996 15,8% 53,8%
1997 16,0% 52,5%
1998 16,7% 52,7%
1999 15,3% 51,7%
2000 13,6% 51,6%
2001 13,2% 51,8%
2002 12,1% 50,6%
2003 13,5% 50,8%
2004 14,5% 49,7%
2005 16,6% 48,6%
2006 17,5% 47,4%
2007 17,9% 45,9%
2008 16,5% 43,6%
2009 15,7% 40,8%
2010 16,0% 39,5%
2011 17,3% 38,9%
2012 15,7% 38,4%
2013 16,9% 37,7%
2014 15,4% 36,5%

            Source : Banque Mondiale

En comparant deux articles à propos de décisions optimales à prendre au sujet d’énergies renouvelables, j’en suis donc venu à comparer deux environnements socio-économiques complètement différents. Espagne avance décidément vers un pourcentage accru d’énergies renouvelables, l’Inde c’est exactement l’opposé. Espagne a une densité de population aux alentours de 93 personnes par kilomètre carré, en Inde c’est quelque chose comme 436 personnes sur le même kilomètre carré. Enfin, pas exactement le même, juste métaphoriquement. Si je réfère ces densités aux tests de mes équations avec la densité de population comme variable de contrôle (regardez “Le mûrissement progressif du marché, ça promet” ), j’ai donc Espagne dans le quatrième sextil de densité, où le modèle économique que j’essaie de développer marche d’une façon plutôt brumeuse, pendant que l’Inde est dans le sixième sextil de densité, avec un rôle très solide des variables économiques comme la vélocité de la masse monétaire. En 1961, lorsque commencent les statistiques de la Banque Mondiale à propos de la densité de population, l’Inde avait 154,3 habitants par kilomètre carré pendant qu’en Espagne c’était 61,5 habitants. Entre 1961 et le jour présent, l’Inde est donc passée du cinquième sextil de densité dans le sixième, donc, en accord avec mon modèle, d’un environnement mi-figue mi-raisin en termes économiques à un environnement super-capitaliste. L’Espagne, en revanche, est restée ancrée dans ce quatrième sextil de densité et dans ses conditions floues. Paradoxalement, ce sont ces conditions floues qui semblent encourager le passage vers les renouvelables plus que les conditions fermes et sans équivoque, observables dans le cas Indien.

[1] San Cristóbal, J.R., 2011,  Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in spain: The Vikor method, Renewable Energy 36 (2011), pp. 498 – 502

[2] Simon A.,H., A Behavioral Model of Rational Choice, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 69, No. 1 (Feb., 1955), pp. 99-118

[3] Rohit Sen, Subhes C. Bhattacharyya, 2014, Off-grid electricity generation with renewable energy technologies in India: An application of HOMER, Renewable Energy 62 (2014), pp. 388 – 398

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