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PRUD – projet n° 37 – rapport scientifique final (janvier ... - gemdev

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<strong>PRUD</strong> – <strong>projet</strong> n° <strong>37</strong> – <strong>rapport</strong> <strong>scientifique</strong> <strong>final</strong> (<strong>janvier</strong> 2004)En général, les espaces urbains se spécialisent dans certaines productions, en partie, en liaison avecla nature des économies d’échelle internes et externes. Les premières résultent de l’échelle de laproduction au sein d’une région (d’un secteur ou d’une entreprise). Les secondes, dites économiesd’agglomération, correspondent aux avantages comparés en termes de productivité que procure à unsecteur d’activité une région par <strong>rapport</strong> aux autres régions, en raison de sa taille et de sa structure.La mesure de leurs impacts sur les niveaux de productivité et donc sur la croissance urbaine permetd’analyser les facteurs d’asymétrie territoriale.2.1 Définition du modèle et des variablesL’analyse par la productivité adoptée dans cette section est dynamique en ce sens que, les économiesinternes et externes d’échelle définies dans le modèle économétrique résultent des relationsd’interaction de long terme source d’une accumulation de savoirs localisés qui agissent à leur toursur la productivité régionale. Lorsque l’accumulation de savoirs se diffuse uniquement auxentreprises d’un même secteur d’activité, l’on parle d’économies de localisation ou d’externalités detype Marshall-Arrow-Romer (MAR). Elles tiennent compte de la qualité de la main d’œuvre, en plusde sa taille. Si l’accumulation de savoirs se diffuse entre tous les secteurs d’activité de l’espacerégional, les économies externes d’échelle sont dites d’urbanisation ou externalités de type Jacobs.Ces notions d’économies externes d’échelle contribuent à identifier les facteurs explicatifs desdisparités inter-sectorielles inter-régionales de productivité. L’identification de ces différentesrelations causales est fondée sur une combinaison du modèle théorique de Henderson (1988) et destravaux empiriques de Catin (1991, 1997), qui aide à formuler l’équation économétrique suivante 13 :LVAEFF = f(LICEFF, LEFF, LEFFES, LVAPOP, TURB, TURB2, RAKM2, RAKM22, RAPOP,RAPOP2,Où :TURAP)- LVAEFF représente la variable expliquée mesurée par le logarithme de la productivitéapparente du travail (<strong>rapport</strong> entre la valeur ajoutée à prix constants, base 100 en 1985 et lesemplois totaux du secteur) ;- les variables de production standards sont définies par : i) le logarithme de l’intensitécapitalistique mesurée par le <strong>rapport</strong> entre l’investissement cumulé brut et les emplois totaux(LICEFF), ii) le logarithme des emplois totaux du secteur (LEFF). Ces variables exercent deseffets ambigus liés aux problèmes d’efficacité d’usage (sous-utilisation des capacités,organisation interne de la production, etc.) ;- les variables d’économies d’échelle définies par : i) les économies d'échelle internes ou lesexternalités à la Porter mesurées par le logarithme de la taille moyenne des entreprises LEFFES(<strong>rapport</strong> entre les effectifs totaux du secteur et le nombre d’entreprises qui le compose) : l’effetde cette variable peut être interprété comme un effet d’économies d’échelle internes (effet« grande entreprise » d’un secteur d’activité à tendance monopolistique) ou un effet d’économiesexternes à la Porter liée à une forte concurrence entre une multitude d’entreprises de petites etmoyennes tailles au sein du secteur (effet « district industriel ») ; ii) les économies delocalisation mesurées par le logarithme de la valeur ajoutée régionale par tête LVAPOP : cettevariable mesure l’impact de la taille de la région sur la productivité sectorielle ;- les variables d’économies d’urbanisation : i) le taux d’urbanisation TURB (<strong>rapport</strong> entre lapopulation urbaine et la population totale de la région) : cette variable peut exercer une influencepositive ou négative sur la productivité sectorielle avec des effets de seuils minimum oumaximum (TURB2) de la population urbaine plus ou moins significatives ; ii) la variabled’enclavement de la région mesurée par le <strong>rapport</strong> entre le nombre de kilomètres de routebitumée au kilomètre carré dans la région (RAKM2) : un signe positif (négatif) peut être13 Cf. annexe 3 pour la formulation théorique de ce modèle.22

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