On cherche le lien entre le fait d'agir en faveur de
l'environnement 1 et le fait de sentir concernépar celui-ci A
partir de statistiques simples, on peut déterminer un lien entre les
facteurs à travers le lien de corrélation. J. Cohen a mis en
évidence le lien entre deux facteurs à travers une statistique
|r|, le coefficient de corrélation en valeur absolue.
- |r| < 0, 2: lien faible
- 0, 2 < |r| < 0, 4: lien modéré- 0, 4 <
|r|: lien fort
Dans notre cas, le lien de corrélation entre le fait
de se sentir concernéet l'action est fort selon la théorie de
J.Cohen car il est d'environ 0.57 (0.5673), la question pertinente est:
à quel point le fait de se sentir concernéest-il important dans
l'action en faveur de l'environnement ? Le lien est-il causal ?
'Ici agir en faveur de l'environnement signifie participer de
façon plus ou moins importante à la problématique
concernant les défis environnementaux selon Eric Singler dans son
ouvrage Green Nudge - Changer les comportements pour sauver la planète
(le réchauffement climatique, la réduction de la couche d'ozone,
... ) 3.2.2. ETAPE 2: HYPOTHÈSE ET POINT DE DÉPART
On reprend l'affirmation d'Éric Singler dans son
ouvrage intitulé: Green Nudge : Reussir à changer les
comportements pour sauver la planète. Éric Singler affirme que la
majoritédes individus (78 %) se considèrent comme étant
très concernés par le changement climatique (une des plus grandes
problématiques actuelles) mais cet élan d'intérêt
pour les problématiques environnementales est très peu suivi par
des actes. Dans un souci d'investigation, nous avons décidés de
mener une enquête à notre échelle afin de
déterminer le lien entre le fait de se sentir
concernépar les thématiques environnementales et le fait d'agir
en faveur de celles-ci.
3.2.3. ETAPE 3: MODÈLE THÉORIQUE ET
ÉCONOMÉTRIQUE
Création de la variable expliquée. Pour mesurer
l'action en faveur de l'environnement, nous avons dé-cidéde
créer une variable scoreenvir: qui mesurerait un score de l'action
environnementale. Pour créer cette variable, nous avons
déterminéles questions relatives à l'action en faveur de
l'environnement. Les questions permettant cela sont :
- Etes-vous attachéaux labels ou produits recy-clables
?
- A quelle fréquence recyclez-vous ?
- Etes-vous prêt à vous engager dans le domaine
écologique ? (En termes de changement de comportement)
- Etes-vous prêt à travailler dans le domaine
écologique ?
On attribue subjectivement des coefficients à chaque
question ainsi que des points pour chaque question afin d'arriver au score de
50: Dans le cadre de la première question, on attribue un coefficient de
2,5 car ce type d'engagement est assez important en termes d'action concernant
les enjeux environnementaux (variable scorelabel). Répondre:
- Oui attribuait 4 points
- Non rapportait 1 point
- C'est pareil: 0
- et à défaut de retirer des points car cette
réponse peut être interprétée comme un mépris
pour l'environnement.
8
Dans le cadre de la seconde question, on attribue un
coefficient de 2 pour les mêmes raisons et notamment car nous estimons
qu'être attachéaux labels bio et aux produits recyclables est
aussi important que de recycler tout le temps (variable scorerecycl).
Répondre:
- Tout le temps rapportait 5 points
- Fréquemment: 4 points
- Souvent: 3 points
- Quelques fois: 2 points
- Jamais: 1 point
- C'est pareil: 0 point
Dans le cadre de la troisième question, on attribue un
coefficient de 1 car cet engagement est intéressant à
évaluer mais difficile à juger et pas forcément
réel. Chaque valeur supplémentaire rapporte un point
(Répondre: 1 = 1 point et 10 = 10 points) (variable scorecomp)
Pour la dernière question, on attribue le coefficient
le plus important (4) car il s'agit de l'engagement le plus important (variable
scoretravail). Répondre:
- Oui rapportait 5 points - On verra: 2 points
- Non: 0 point.
On obtient alors la variable expliquée suivante (avec
un total sur 50):
scoreenvir = 2 * scorerecycl +
scorecomp
+ 2, 5 * scorelabel + 4 *
scoretravail
RLS: scoreenvir = â0 +
â1concerne
Après de nombreux essais, le modèle le plus
statistiquement significatif est le suivant:
RLM: scoreenvir = â0 +
â1age + â2concerné+
ä0visionéco32 +
ä1visionéco53 +
ä2visionéco64
+ ä3visionéco85 +
ä4branche26 + ä5branche47 +
ä6femme + i.dpt8
2Vision de l'écologie: Importante
3Vision de l'écologie: Importante et
Nécessaire 4Vision de l'écologie: Norme Sociale
5Vision de l'écologie: Aucune
6La branche 2 correspond aux étudiants
suivant un cursus de droit (ou aux professionnels exerçant dans ce
domaine)
7La branche 4 correspond à la
filière Gestion-
Comptabilité8i.dpt représente les
différents départements qui seront
3.2.4. ETAPE 4: RESULTATS DE L'ÉTUDE ET TEST
Selon le modèle, les équations obtenues sont
les suivantes:
- scoreenvir hat = 7,13 + 2,94 concerné- scoreenvir hat
= 12,99 + 0,14age + 2,18con-
cerné+ 2,74visionéco3 + 6,39visionéco5 -
4,58vi-sionéco6 - 12,71visionéco8 - 6,50branche2 - 4,31branche4 +
2,13femme + i.dpt
Interprétation: Dans le modèle
de régression linéaire simple, les interprétations sont
les suivantes: Selon le modèle, un individu qui ne se sent pas
con-cernépar l'environnement (0) a un score moyen de 7,13/50 et en
moyenne un individu qui se sent extrêmement concernépar
l'environnement (10) obtient un score de 36,3
Dans le modèle de régression linéaire
multiple, les interprétations sont les suivantes: Le modèle
estiméprédit que le score est croissant en fonction de
l'âge de
l'individu (avec un coefficient de 0,14 par année
supplémentaire), la vision que nous avons de l'écologie influence
plus ou moins fortement le score, favorablement lorsque les individus
considèrent les questions environnementales comme importantes (en
moyenne: 2,60 points par rapport aux autres), comme tout autant importante que
nécessaire (6,22 points en plus) ou défavorablement lorsque
celles-ci sont considérées comme étant des normes sociales
(4,31 points en moins) ou ceux n'ayant pas de point de vue ou làl'impact
est vraiment important (13,78 points en moins).
Le département d'origine a aussi son importance. Notre
département de référence sera le Finistère (29) car
seul un département fait mieux en moyenne en termes de score
environnemental: la Seine et Marne (77) mais le risque d'erreur est assez fort
(t= 0,46). Cette variable a un impact significatif sur le score des franciliens
car ce score est en moyenne supérieur dans le Finistère
oùl'on atteint en moyenne une différence de 7 points par rapport
au département de la Seine-Saint-Denis ou de 6 face aux
départements des Hauts-de-Seine ou des Yvelines. Mais l'une des
principales
observations est la diminution du facteur «
concerné», en effet on passe d'un coefficient de 2,94 à un
coef-
ficient de 2,26 ce qui peux représenter une baisse
conséquente lorsque l'on multiplie ces coefficients par 10 par exemple
(baisse en moyenne de 7 points)
Test
Le premier test concerne la variable créée:
scoreenvir. Est-elle pertinente?
représentés dans le modèle par des
indicatrices
Pour répondre à cette question, nous allons
évaluer le coefficient alpha de Cronbach. On obtient un coefficient de
0,6434 pour la variable scoreenvir. Ce résultat peut être
considérécomme correct notamment par rapport à la taille
de l'échantillon même si pour beaucoup d'auteurs celui-ci est
satisfaisant à partir de 0,7.
Concernant les variables utilisées dans le
modèle àl'exception de 4 départements (Paris,
Essonne Yvelines
et Seine et Marne), elles présentent un risque
d'erreur qui est au seuil maximum de 10% avec 0 en dehors de l'intervalle de
confiance.
Test de Fisher
On veut tester l'hypothèse suivante:
- H0: â1 = 0; â2 = 0;...; ä16 = 0 versus H1:
â1 =6 0 ou â2 =6 0 ou ... ou ä16 =6 0
Il faut ici réaliser un test F de Fisher à 18
contraintes simultanées (contraintes multiples sur les 9
paramètres estimés, sans la constante).
Ce test est fourni par défaut par Stata au-dessus de
la ligne correspond au R2. La statistique F du test est
élevée (13.44) et la p-valeur associée égale
à 0. L'hypothèse H0 peut donc être rejetée à
un seuil très faible. L'effet de l'ensemble des variables incluses dans
le modèle est donc statistiquement conjointement significatif. Cette
régression multiple est donc pertinente.
3.2.5. ETAPE 5: CONCLUSION ET ORIENTATION
L'étude présentée confirme partiellement
le problème soulevépar Eric Singler: le fait de se sentir
concerné(et même très concerné) par les
problèmes environ-
nementaux n'est pas suffisant car les individus agissent de
façon « marginale » en faveur de l'environnement. Selon notre
modèle, à autres facteurs fixés, les individus
sondés se considérant entièrement concernés par les
problématiques environnementales obtiennent en moyenne un score de
35/50, la moyenne étant à 28 et celui-ci diminue lorsque les
autres variables interviennent. On peut alors supposer que d'autres facteurs
interviennent notamment l'importance des représentations collectives des
enjeux environnementaux actuels. Par exemple le fait de considérer ces
enjeux comme importants et nécessaires symbolisaient des individus
obtenant 6,22 points supplémentaires en moyenne. Au contraire le fait de
voir ces enjeux comme étant des normes sociales ou de n'avoir «
aucun » point de vue représentaient des individus dont le score
était en moyenne plus faible (respectivement -4,31 et -13,78 points).
Une autre variable à prendre en considération est l'âge,
qui représente un coefficient qui peut paraitre peu significatif
économiquement mais qui est en réal-
9
itéassez important car il varie entre 15 et 70 ans
dans notre modèle ce qui symbolise entre 2,1 et 9,8 points
supplémentaires en moyenne.
Notre modèle, bien qu'étant relativement
modeste et présentant de nombreux biais peut être tout de
même révélateur d'un problème sociétal majeur
actuel: la
représentation de l'écologie. Car le constat
apportépar notre étude est le suivant : l'action en faveur de
l'environnement dépend fortement de la
représentation que nous nous faisons d'elle mais aussi de notre
âge. Sensibiliser les individus doit passer par le fait de comprendre les
enjeux environnementaux plus que de passer par une démarche de
culpabilisation ou de « contraintes sociales » (àtravers des
lois et des règles implicites). Cette sensibilisation doit être
présentée aux plus jeunes ce qui la rendrait aussi plus
efficace.