Determinantes da implementação de UPAC em Portugal: Uma abordagem multivariada e de clusters

Abstract

A adoção de UPAC (unidades de produção para autoconsumo) é de extrema importância para promover a transição energética e o desenvolvimento sustentável. No entanto, apesar da sua relevância, este é um tema ainda pouco desenvolvido em Portugal. Neste sentido, este estudo procura colmatar esta lacuna através da análise da difusão de UPAC nos concelhos portugueses com base em indicadores económicos, sociais e ambientais. Assim, foi utilizado um modelo de regressão linear múltipla, complementado por um modelo de erro espacial. Os resultados indicaram que a densidade populacional, o preço das habitações, a percentagem de idosos, de moradias e de UPAC com potência alta, bem como o número de associados a ONG (organização não governamental) e a percentagem de lixo reciclado, no caso do modelo OLS (método dos mínimos quadrados ordinários), são significativos. Adicionalmente, aplicou-se uma análise de cluster e uma avaliação baseada na análise LISA (indicador local de associação espacial). Através destes, procedeu-se à segmentação territorial que revelou perfis distintos de concelhos com níveis diferentes de adoção de UPAC. Os grandes centros urbanos, como AMP (área metropolitana do Porto) e AML (área metropolitana de Lisboa), estão associados a uma forte adesão, ao contrário de concelhos de menor dimensão. Em resumo, este estudo contribui para aprofundar os conhecimentos sobre as UPAC e a aplicação prática dos resultados obtidos pode promover uma maior adesão a este tipo de solução

The adoption of UPAC (units for self-consumption) plays a crucial role in advancing energy transition and sustainable development. However, despite its relevance, this subject remains insufficiently explored in Portugal. This study aims to fill this gap by examining the diffusion of UPAC across Portuguese municipalities, drawing on economic, social, and environmental indicators. Accordingly, a multiple linear regression model was employed, complemented by a spatial error model. The results indicated that population density, housing prices, the percentage of elderly residents, detached houses, and high-power UPAC installations, as well as the number of NGO (non-governmental organization) members and the percentage of recycled waste in the OLS model (ordinary least squares method), are significant factors. Additionally, a cluster analysis and an assessment based on LISA (local indicator of spatial association) were conducted. These analyses enabled territorial segmentation, which revealed distinct profiles of municipalities with varying levels of UPAC adoption. Major urban centres, such as the AMP (Porto metropolitan area) and the AML (Lisbon metropolitan area), were found to be associated with strong adoption rates, in contrast to smaller municipalities. In summary, this study contributes to advancing knowledge on UPAC and demonstrates that the practical application of the findings may foster greater adoption of this type of solution.