Mesure de l’efficacité environnementale

1. Résumé / Abstract

La Mesure de l’efficacité environnementale (Environmental Efficacy Measure, EEM), développée par Marijn H. C. Meijers et ses collaborateurs en 2023, constitue un instrument psychométrique d’évaluation approfondie conçu pour opérationnaliser la typologie de l’efficacité personnelle, collective et gouvernementale (typologie PCG : Personal-Collective-Governmental). Ancré dans les fondements théoriques de l’auto-efficacité de Bandura, du modèle étendu des processus parallèles (EPPM) de Witte et des conceptualisations multidimensionnelles de Koletsou et Mancy ainsi que de Hart et Feldman, cet outil évalue sept sous-dimensions distinctes des croyances d’efficacité relatives aux défis écologiques. L’instrument initialement constitué d’un corpus de 50 items a été calibré auprès d’un échantillon représentatif d’adultes néerlandais recrutés via le panel Survey Sampling International.

L’EEM examine précisément l’efficacité personnelle, l’efficacité de la réponse personnelle, l’efficacité collective, l’efficacité de la réponse collective, l’efficacité gouvernementale interne, l’efficacité gouvernementale externe et l’efficacité de la réponse gouvernementale. Les participants expriment leur degré d’accord au moyen d’une échelle de Likert en 7 points allant de 1 (« fortement en désaccord ») à 7 (« fortement d’accord »). Les analyses factorielles confirmatoires corroborent une structure à sept facteurs bien différenciés ($\chi^2(1134) = 2311{,}88, p < 0{,}001$ ; $ ext{CFI} = 0{,}93$ ; $ ext{RMSEA} = 0{,}04$, IC à 90 %$[0{,}04 ; 0{,}05]$ ; $ ext{PCLOSE} = 1{,}000$). La consistance interne est remarquable, les coefficients \alpha de Cronbach oscillant entre$0{,}86$ et $0{,}93$ pour l’ensemble des sous-échelles. Cet instrument offre aux chercheurs en psychologie environnementale et en communication publique un cadre rigoureux pour prédire l’engagement citoyen, l’adoption de comportements écoresponsables individuels et le soutien aux politiques climatiques structurelles.

2. Mots-clés / Keywords

Mesure de l’efficacité environnementale, typologie PCG, auto-efficacité, efficacité collective, efficacité gouvernementale, efficacité de la réponse, comportements pro-environnementaux, psychologie environnementale, modélisation par équations structurelles, politiques climatiques, consistance interne, psychométrie.

3. Auteurs / Authors

L’instrument a été conçu et validé par une équipe internationale et interdisciplinaire de chercheurs spécialisés en psychologie sociale et en sciences de la communication :

• Marijn H. C. Meijers : Amsterdam School of Communication Research (ASCoR), Département des Sciences de la Communication, Université d’Amsterdam, Pays-Bas. Email : [email protected]. Identifiant ORCID : 0000-0003-3783-7499.
• Anke Wonneberger : Amsterdam School of Communication Research (ASCoR), Département des Sciences de la Communication, Université d’Amsterdam, Pays-Bas. Identifiant ORCID : 0000-0002-2209-9983.
• Rachid Azrout : Amsterdam School of Communication Research (ASCoR), Département des Sciences de la Communication, Université d’Amsterdam, Pays-Bas. Identifiant ORCID : 0000-0001-6774-3472.
• Ragnheiður « Heather » Torfadóttir : Amsterdam School of Communication Research (ASCoR), Département des Sciences de la Communication, Université d’Amsterdam, Pays-Bas. Identifiant ORCID : 0000-0001-5904-2406.
• Cameron Brick : Département de Psychologie, Université d’Amsterdam, Pays-Bas. Identifiant ORCID : 0000-0002-7174-8193.

4. Objectif / Purpose

La crise environnementale contemporaine confronte l’humanité à des dilemmes d’action collective d’une complexité sans précédent. Dans la littérature consacrée à la psychologie du changement climatique, les croyances d’efficacité sont reconnues de longue date comme l’un des déterminants proximaux les plus puissants de l’action pro-environnementale. Néanmoins, les recherches antérieures souffraient d’une fragmentation théorique et d’un manque d’harmonisation opérationnelle : de nombreuses études confondaient l’auto-efficacité (la perception de sa propre compétence à accomplir un geste) avec l’efficacité de la réponse (la croyance que le geste accompli atténuera réellement le problème écologique). De surcroît, la distinction entre le niveau individuel, la dynamique de groupe (efficacité collective) et les leviers institutionnels (efficacité gouvernementale) demeurait souvent tronquée ou appréhendée de manière unidimensionnelle.

L’objectif fondamental de la Mesure de l’efficacité environnementale (EEM) est de remédier à ces limites conceptuelles en proposant une échelle psychométrique standardisée, capable de cartographier avec exactitude les ramifications de la typologie Personnelle-Collective-Gouvernementale (PCG). L’échelle vise à répondre à une interrogation théorique et pratique majeure : de quelle manière les différentes configurations de croyances d’efficacité influencent-elles des typologies divergentes d’actions en faveur du climat ? Alors que l’efficacité personnelle prédit principalement des comportements individuels de consommation privée (comme le recyclage ménager ou la sobriété énergétique domestique), les formes collectives et gouvernementales d’efficacité sont indispensables pour modéliser les conduites d’engagement civique, l’activisme écologique, le vote politique environnemental et le consentement aux politiques publiques de régulation.

Dans le domaine de la recherche, cet instrument permet de tester des modèles structurels intégrant les médiations et modérations complexes entre l’exposition aux discours médiatiques sur l’environnement, l’éco-anxiété et la mise en œuvre de solutions durables. Sur le plan de la communication publique et de l’ingénierie des interventions sociétales, l’EEM fournit un cadre diagnostique de premier plan. Les praticiens, décideurs et ONG peuvent administrer l’échelle en amont et en aval de campagnes de sensibilisation pour identifier quels leviers d’efficacité (par exemple la réceptivité du gouvernement ou la foi en l’impact conjoint des concitoyens) doivent être ciblés en priorité afin de neutraliser le sentiment d’impuissance acquise face à l’ampleur du réchauffement planétaire.

5. Construit psychologique / Construct

L’EEM opérationnalise le macro-construit des croyances d’efficacité environnementale à travers sept dimensions factoriellement distinctes, organisées selon les trois agents d’action (l’individu, le groupe social, le système étatique) et la nature de l’efficacité envisagée (l’agentivité face à la tâche versus l’utilité causale de la stratégie adoptée) :

1. Efficacité personnelle (Personal Efficacy)

Cette dimension évalue l’auto-efficacité de l’individu au sens bandurien classique, c’est-à-dire le sentiment d’auto-compétence et la confiance en sa propre capacité à adopter et maintenir des comportements favorables à l’environnement dans sa vie quotidienne. Elle capture l’aptitude perçue à surmonter les barrières pratiques associées à la réduction de l’empreinte écologique. Exemple d’énoncé : « Je suis capable d’adapter mon mode de vie pour agir de façon plus respectueuse de l’environnement ».

2. Efficacité de la réponse personnelle (Personal Response Efficacy)

Distincte de la capacité d’action, cette dimension mesure la croyance que les comportements individuels ont un impact réel, tangible et significatif sur l’atténuation des problématiques environnementales globales. Elle quantifie le rejet de la futilité perçue de l’action individuelle isolée. Exemple d’énoncé : « Mon comportement personnel peut contribuer à la résolution des problèmes environnementaux ».

3. Efficacité collective (Collective Efficacy)

L’efficacité collective renvoie à la croyance partagée selon laquelle le groupe social au sens large (les concitoyens, l’ensemble des individus composant la société) possède les compétences, les connaissances et les capacités nécessaires pour opérer une transition écologique coordonnée. Exemple d’énoncé : « J’ai confiance dans le fait que chacun est en mesure de changer son mode de vie pour se comporter de manière plus écologique ».

4. Efficacité de la réponse collective (Collective Response Efficacy)

Cette sous-échelle évalue la conviction que la mobilisation conjointe et la coopération générale des citoyens sont susceptibles de résoudre efficacement les périls environnementaux. Elle mesure la croyance dans le pouvoir transformateur de la synergie collective. Exemple d’énoncé : « C’est en unissant nos efforts que nous pourrons résoudre les problèmes écologiques ».

5. Efficacité gouvernementale interne (Internal Governmental Efficacy)

Inspirée de la science politique, cette dimension quantifie l’auto-évaluation par le citoyen de ses propres compétences politiques relatives aux enjeux environnementaux. Elle évalue le sentiment de comprendre les politiques climatiques, d’être capable de suivre les processus décisionnels étatiques et de participer activement au débat public. Exemple d’énoncé : « Je m’estime suffisamment compétent pour participer aux débats politiques concernant les problématiques environnementales ».

6. Efficacité gouvernementale externe (External Governmental Efficacy)

Cette dimension capture la réceptivité perçue du système institutionnel et des gouvernants à l’égard des revendications environnementales de la population. Elle traduit la confiance du citoyen dans le fait que l’État écoute, prend en compte et met en œuvre les aspirations écologiques du corps civique. Exemple d’énoncé : « Le gouvernement prête attention aux opinions des citoyens lorsqu’il prend des décisions concernant les problèmes environnementaux ».

7. Efficacité de la réponse gouvernementale (Governmental Response Efficacy)

Cette composante évalue la foi dans l’efficacité des instruments d’action publique (législation stricte, régulations contraignantes, fiscalité écologique, subventions ciblées) pour protéger concrètement les ressources naturelles et réduire les émissions polluantes. Exemple d’énoncé : « Le gouvernement pourrait protéger l’environnement de manière efficace en introduisant des lois plus strictes ».

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’architecture conceptuelle de la Mesure de l’efficacité environnementale repose sur l’intégration harmonieuse de trois grands corpus théoriques de la psychologie contemporaine : la théorie sociale cognitive d’Albert Bandura, le modèle étendu des processus parallèles (Extended Parallel Process Model, EPPM) de Kim Witte (1992), et les modèles politiques et écologiques développés par Koletsou et Mancy (2011) ainsi que Hart et Feldman (2016).

Bandura (1997) a postulé que le comportement humain est puissamment guidé par deux attentes cognitives distinctes mais complémentaires : les attentes d’auto-efficacité (la conviction que l’on possède l’aptitude à exécuter les actions requises pour produire certains résultats) et les attentes d’efficacité des résultats (la croyance qu’un comportement donné débouchera sur des conséquences spécifiques). Kim Witte (1992), dans le cadre de l’EPPM appliqué à la communication sur la santé et les risques, a formalisé cette bipartition sous les termes d’« auto-efficacité » (self-efficacy) et d’« efficacité de la réponse » (response efficacy). Face à une menace existentielle majeure (telle que le péril climatique), les individus ne s’engagent dans des comportements adaptatifs de contrôle du danger que s’ils perçoivent à la fois qu’ils ont le pouvoir d’agir (auto-efficacité élevée) et que la mesure proposée éliminera ou réduira substantiellement la menace (efficacité de la réponse élevée). Lorsque la menace est forte mais que l’efficacité perçue est basse, les individus basculent dans des stratégies inadaptées de contrôle de la peur (déni du risque, évitement défensif, apathie).

Toutefois, la crise climatique transcende le cadre strictement individuel. Contrairement aux risques sanitaires interpersonnels, le changement climatique relève de ce que les économistes et sociologues qualifient de dilemme social à grande échelle (la « tragédie des biens communs »). Un geste individuel ne peut à lui seul infléchir les trajectoires thermiques mondiales, ce qui engendre une asymétrie entre l’action privée et le résultat macrosystémique. C’est pourquoi Koletsou et Mancy (2011) ont étendu la dichotomie de Witte à l’échelle collective, en intégrant l’efficacité collective et l’efficacité de la réponse collective. De leur côté, Feldman et al. (2017) ainsi que Hart et Feldman (2016) ont démontré la nécessité d’incorporer les dimensions politiques, issues de la psychologie politique classique (Campbell et al., 1960). Le gouvernement étant l’agent disposant du pouvoir coercitif et des ressources structurelles pour instaurer des normes collectives d’envergure, la perception de son rôle doit être scindée entre la capacité du citoyen à l’influencer (efficacité interne), l’écoute des décideurs (efficacité externe) et l’impact réel des instruments juridico-fiscaux étatiques (efficacité de la réponse gouvernementale).

La typologie Personnelle-Collective-Gouvernementale (PCG) synthétisée par Meijers et al. (2023) offre ainsi un cadre intégrateur unifié. Elle postule que chaque niveau d’agentivité répond à une dynamique d’engagement spécifique, évitant les biais de réductionnisme individualiste qui ont longtemps caractérisé la psychologie appliquée à l’écologie.

7. Validité / Validity

La validation psychométrique de l’EEM a fait l’objet de protocoles statistiques rigoureux visant à établir sa validité de construit, sa validité convergente et sa validité discriminante.

Validité de construit et validité convergente

La validité de construit a été documentée en examinant la matrice factorielle issue de la modélisation en équations structurelles. Les items composant initialement l’instrument provenaient d’adaptations des échelles de Koletsou et Mancy (2011) et de Feldman et al. (2017). Les auteurs ont vérifié la validité convergente en s’assurant que l’ensemble des indicateurs observables saturaient de manière substantielle et statistiquement significative ($p < 0{,}001$) sur leur dimension théorique respective. Les items présentant des saturations croisées indésirables ou des saturations primaires inférieures aux seuils psychométriques recommandés ont été systématiquement éliminés du modèle final afin de préserver l’unidimensionnalité stricte de chaque sous-échelle.

Validité discriminante

L’un des défis majeurs dans la mesure des croyances d’efficacité réside dans la forte collinéarité empirique observée fréquemment entre les dimensions. Les critiques méthodologiques avancent souvent que l’efficacité personnelle et l’efficacité collective de la réponse ne constitueraient qu’une seule et même posture générale d’optimisme pro-environnemental. Pour vérifier formellement la validité discriminante, Meijers et al. ont procédé à un test de comparaison de modèles emboîtés. Ils ont contraint les deux facteurs présentant la corrélation la plus élevée du modèle — l’efficacité de la réponse personnelle et l’efficacité de la réponse collective — à fusionner en un facteur latent unique. Cette fusion a provoqué une détérioration massive et hautement significative de l’adéquation globale du modèle par rapport à la structure à sept facteurs :

$$\Delta \chi^2(6) = 483{,}73, \quad p < 0{,}001$$

Cette différence critique de chi-deux confirme empiriquement que, malgré leur proximité notionnelle, l’efficacité de la réponse personnelle et l’efficacité de la réponse collective représentent deux construits psychologiques distincts et non interchangeables.

Validité de critère et prédictive

La validité prédictive de l’EEM a été confirmée par des analyses de régression multiple et des modèles de chemins démontrant que les sous-échelles prédisent de manière différentielle les comportements écologiques : les sous-échelles personnelles prédisent spécifiquement les comportements privés (gestes domestiques), tandis que les dimensions collectives et gouvernementales constituent les prédicteurs dominants de la volonté de s’engager dans l’action politique collective, la signature de pétitions et l’adhésion aux mesures fiscales d’atténuation climatique.

8. Fidélité / Reliability

L’évaluation de la fidélité de l’EEM repose sur des estimations approfondies de la consistance interne menées sur les sept sous-échelles composant l’instrument final.

Les coefficients de fidélité obtenus au moyen de l’alpha de Cronbach ($lpha$) témoignent d’une précision de mesure remarquable, se situant tous largement au-dessus du critère standard de $0{,}70$ recommandé par Nunnally et Bernstein (1994), et excédant même le seuil exigeant de $0{,}80$ réservé aux instruments à haute sensibilité diagnostique :

• Efficacité personnelle : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité de la réponse personnelle : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité collective : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité de la réponse collective : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité gouvernementale interne : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité gouvernementale externe : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).
• Efficacité de la réponse gouvernementale : $lpha$ compris dans la fourchette supérieure ($0{,}86$ à $0{,}93$).

Dans l’ensemble des sous-échelles validées, les indices d’homogénéité interne sont uniformément stables et oscillent entre $0{,}86$ et $0{,}93$, attestant d’une excellente redondance maîtrisée des énoncés et d’une variance d’erreur de mesure minime au sein de chaque pôle factoriel.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

La structure factorielle de la Mesure de l’efficacité environnementale a été vérifiée par le biais d’une analyse factorielle confirmatoire (AFC) rigoureuse basée sur l’estimateur du maximum de vraisemblance.

Après l’épuration méthodique des items problématiques issus du corpus initial de 50 items (retrait des items non discriminants ou présentant des résidus corrélés excessifs), le modèle structural final à sept facteurs corrélés a présenté des indices d’adéquation (goodness-of-fit) tout à fait exemplaires au regard des recommandations méthodologiques contemporaines (Hu & Bentler, 1999) :

• Chi-deux du modèle : $\chi^2 = 2311{,}88$ pour $1134$ degrés de liberté ($df = 1134$), avec $p < 0{,}001$. Bien que le test du chi-deux soit statistiquement significatif en raison de la taille importante de l’échantillon, le ratio $\chi^2 / df pprox 2{,}04$ est largement inférieur au seuil acceptable de $3{,}0$.
• Indice d’ajustement comparatif (CFI) : $ ext{CFI} = 0{,}93$, démontrant un ajustement adéquat par rapport au modèle d’indépendance de base.
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) : $ ext{RMSEA} = 0{,}04$, a\vec un intervalle de confiance à 90 % extrêmement resserré de$[0{,}04 ; 0{,}05]$.
• Probabilité d’ajustement étroit (PCLOSE) : $ ext{PCLOSE} = 1{,}000$, confirmant a\vec certitude que l’hypothèse nulle d’un ajustement parfait de la population ($ ext{RMSEA} le 0{,}05$) ne peut être rejetée.

Chaque facteur latent regroupe entre 6 et 8 indicateurs empiriques observables. Les saturations factorielles standardisées s’avèrent toutes positives, substantielles et statistiquement robustes, confirmant que chaque bloc d’items reflète fidèlement la dimension latente correspondante au sein de l’espace tridimensionnel (personnel, collectif, gouvernemental).

10. Instrument de mesure / Instrument

La Mesure de l’efficacité environnementale se présente sous la forme d’un auto-questionnaire psychométrique standardisé :

• Type d’évaluation : Inventaire original d’auto-évaluation / questionnaire psychométrique d’attitudes et croyances environnementales.
• Format d’administration : Papier-crayon ou passation informatisée en ligne (compatible avec les logiciels d’enquête comme Qualtrics, LimeSurvey ou Gorilla).
• Format des réponses : Échelle de Likert en 7 points :
  $1$ = Fortement en désaccord (Strongly disagree)
  $2$ = En désaccord (Disagree)
  $3$ = Plutôt en désaccord (Somewhat disagree)
  $4$ = Ni en désaccord ni d’accord (Neither agree nor disagree)
  $5$ = Plutôt d’accord (Somewhat agree)
  $6$ = D’accord (Agree)
  $7$ = Fortement d’accord (Strongly agree)
• Nombre d’items : Le corpus validé dans le modèle factoriel final comporte 49 items opérationnels répartis sur sept sous-échelles :
  – Efficacité personnelle (8 items)
  – Efficacité de la réponse personnelle (7 items)
  – Efficacité collective (8 items)
  – Efficacité de la réponse collective (8 items)
  – Efficacité gouvernementale interne (6 items)
  – Efficacité gouvernementale externe (6 items)
  – Efficacité de la réponse gouvernementale (7 items)
• Population cible : Adultes (hommes et femmes, âgés de 18 ans et plus), issus de la population générale. L’étalonnage original a été conduit sur un échantillon d’adultes néerlandais.
• Cotation et calcul des scores : Aucun item n’est inversé dans les sous-échelles standardisées. Le score de chaque dimension s’obtient en calculant la moyenne arithmétique (ou la somme brute) des items affiliés à la sous-échelle respective. Les scores moyens oscillent de 1 à 7 : un score plus élevé reflète une croyance d’efficacité plus affirmée dans la dimension considérée. Il est déconseillé de calculer un score global composite unique sans tenir compte de la spécificité des sept facteurs.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

L’instrument a été officiellement publié en 2023 dans la revue scientifique à comité de lecture Journal of Environmental Psychology.

• Droits d’utilisation et permissions : L’outil a été mis à disposition sous licence libre Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). À ce titre, il peut être librement réutilisé, traduit, adapté et diffusé pour des activités de recherche fondamentale, appliquée et d’enseignement, sous réserve de citer explicitement la publication originale de Meijers et collaborateurs (2023).
• Frais d’utilisation : Gratuit (aucun coût ni redevance financière pour une utilisation académique et non commerciale).
• Restrictions : L’instrument n’est pas destiné à des applications commerciales lucratives exclusives sans accord spécifique des auteurs.

12. Références / References

• Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.
• Campbell, A., Converse, P. E., Miller, W. E., & Stokes, D. E. (1960). The American voter. John Wiley & Sons.
• Feldman, L., Hart, P. S., & Milosevic, T. (2017). Polarizing news? Representations of threat and efficacy in leading US newspapers’ coverage of climate change. Public Understanding of Science, 26(4), 481–497. https://doi.org/10.1177/0963662515595348
• Hart, P. S., & Feldman, L. (2016). The influence of climate change efficacy frames on willingness to prioritize climate change: The moderating role of issue importance. Environmental Communication, 10(4), 444–460. https://doi.org/10.1080/17524032.2014.983538
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• Koletsou, A., & Mancy, R. (2011). Which efficacy constructs for large-scale social dilemma problems? Individual and collective forms of efficacy and outcome expectancy in the context of climate change mitigation. Risk Analysis, 31(12), 1845–1857. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2011.01637.x
• Meijers, M. H. C., Wonneberger, A., Azrout, R., Torfadóttir, R. « H. », & Brick, C. (2023). Introducing and testing the personal-collective-governmental efficacy typology: How personal, collective, and governmental efficacy subtypes are associated with differential environmental actions. Journal of Environmental Psychology, 85, Article 101915. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2022.101915
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3e éd.). McGraw-Hill.
• Witte, K. (1992). Putting the fear back into fear appeals: The extended parallel process model. Communication Monographs, 59(4), 329–349. https://doi.org/10.1080/03637759209376276

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items originaux ci-dessous ont été traduits du néerlandais vers l’anglais par les auteurs de l’instrument (Meijers et al., 2023, Appendice A). Chaque énoncé est évalué par les participants sur une échelle de Likert allant de 1 (« strongly disagree ») à 7 (« strongly agree »).