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"LesdéfisdedéveloppementpourlesvillesetlesrégionsdansuneEuropeenmutation"
5-7 juillet 2017, Univerisité Panteion, Athènes, Grèce
INÉGALITÉSÉCONOMIQUESAUSEINDESRÉGIONSEUROPÉENNES
BriceBAROIS1,Doctorant,Lead,UniversitédeToulon
MichelDIMOU,ProfesseurdesUniversité,Lead,Toulon
Contact:[email protected]
Résumé
Cetarticleproposed’étudier laconvergenceduPIBpartête,publiéparEurostat,de276régions
européennessur lapériode2000-2015.Aprèsavoireffectuéuneanalysedesdynamiquesetdes
distributionsdesrégionseuropéennesmontrantdesparticularitésenfonctiondesgroupesdePIB
partête,l’articlemontreautraversd’unensembled’outilsstatistiquesetéconométriquestelsque
lestestsdestationnaritéendonnéesdepaneletlesprocessusdeMarkov,qu’iln’ypourlemoment
pasdeconvergencedesrégionsdel’UnionEuropéennelesmoinsdéveloppéesverslesrégionsles
plusriches.
Motsclefs
Régionseuropéennes,convergencerégionale,chaînesdeMarkov,donnéesdepanel.
1 Contrat doctoral financé par la région Provence-Alpes-Côte d’Azur
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2
Introduction
L’Union Européenne est aujourd’hui une zone économique sur laquelle de nombreuses
attentionssontportées.Notammentlorsqu’ils’agitdemesurerlesdisparitéséconomiquesentre
lespaysmembres,etprincipalementlesprocessusderattrapageentrelesmembresplusrécents,
pour la plupart, significativement plus « pauvre » que les pays fondateurs. Ces pays lesmoins
développéssontaucentredesdébatspuisqu’àtermeilsdevraientconvergerversleniveaudevie
deséconomieslesplusrichesdel’unionéconomiqueetmonétaire.
Dans la littérature économique sur les processus de convergence de territoires
géographiques, deux groupes s’opposent principalement celui de la convergence régionale d’un
côtéetceluideladivergencerégionaledel’autre.Laconvergencerégionaletendàindiquerque
plusilyaurad’intégrationspluslesdisparitésrégionalesprésenteslorsdel’adhésionseréduiront.
Sur le long terme, lors d’une intégration totale, monétaire (avec monnaie commune) et
économique,latendanceestprincipalementtournéeverslaconvergence,àl’imagedesEtats-Unis,
où les disparités entre les étatsmembres sontmoins importantesque celles au seinde l’Union
Européenne.À contrario les théoriesde ladivergence indiquentqu’une intégrationplus élevée,
notamment avec une monnaie unique, peut conduire à un accroissement de la mobilité des
facteurs,nonpasenfaveurdesrégions lesmoinsdéveloppées,maisauseindesrégionslesplus
prospèresdelazoneéconomique.Cequipeutdanscertainscasaggraverlesdifférencesentreles
régionslesmoinsdéveloppées,puisquetoutel’activitééconomiqueseconcentredanslescentres
économiqueslesplusindustrialisésetattractifs.
Il y adoncun intérêt important àmesurer lesprocessusdeconvergencede revenupar
habitantauseindel’UnionEuropéennesurlapérioderécente.Cetteanalysepermettraitd’avoirun
premier regard quant à l’efficacité des politiques impulsées ces dernières années par les pays
membres et les institutions européennes. Il sera utilisé dans cette analyse pour mesurer cette
convergenceéconomique,unmodèleavecdonnéesdepanel,avecunprincipeélémentaire,celui
que laconvergenceéconomiqueentraîneunecroissancedurevenuparhabitantdes régions les
moinsdéveloppéesplusfortesquecelledesrégionslesplusrichesdelazone.
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3
Pourse faire, l’articleeststructuréde la façonsuivante,dansunepremièresectionsera
effectuéunrapiderappeldesthéoriesetdesderniersdébatssurlaconvergenceéconomique,dans
unesecondepartie,autraversd’analysesstatistiquesnousprésenteronsdeschiffrescléssur les
régions européennes. Pour analyser ensuite la convergence économique sur les 276 régions de
l’UnionEuropéennesélectionnées(nomenclatureNUTS2,Eurostat2017)surlapériode2000-2015,
nousverronsdansunetroisièmepartieautraversdetestsdestationnaritéendonnéesdepanelet
du calibraged’un liennonparamétriqueentre revenuparhabitant et sa croissanceau seindes
régionsdel’UnionEuropéenne,puisdansunquatrièmetemps, lacroissancerelativedesPIBpar
habitanteuropéensseraanalyséeàl’aidedesprocessusdeMarkov.
1 Rappelsurlesthéoriesdelaconvergenceéconomique
Depuisdenombreusesannées,uncertainnombred’étudesempiriquessurlaconvergence
économiquedespays,plusspécifiquementauseindel’UnionEuropéenne,s’accumulent.Plusieurs
méthodesutiliséessurdespériodesdifférentessontrecensées.Lamultiplicitédecesarticlesmène
régulièrement à des résultats contradictoires ou des conclusionsmitigées. Cette question de la
convergence des économies européennes reste donc un sujet où toutes les réponses restent
possibles.
Ainsidansunbrefrappeldelalittératuresurl’analysedesconvergences,nousexposerons
lesdifférentesthéoriesetrésultatsdéjàconnus.Ilestdoncpossibledetrouverdesarticlesprônant
etd’autresréfutantlaconvergenceéconomiqueentreleséconomiesnationales(Barro,1991;Barro
et Sala-i-Martin, 1992 ; Ben-David, 1996 ; Dewhurst et Mutis-Gaitan, 1995 ; Firebaugh 2000 ;
KorzeniewiczetMoran,1997;LeGallo,2004;Leonardi,1995;MarquesetSoukiazis,1998;Peacock
etal.,1988;Sala-i-Martin1996a,1996b).Certainssuggèrentqu'ilexistedesdivergencesentreles
économiesmondiales,maisd’autresaffirmentlaconvergenceentrelesplusrichessous-ensembles
deséconomies(Fischer,2003;Pritchett,1997).
Desétudesplusrécentesontmontrél’existenced’unclubdeconvergenceauseindespays
del’UnionEuropéenne,notammentlelongdel’axeNordSudsurlapériode1980-1992(Canova,
2004).Danslamêmelignée,Corradoetal.(2005),observentaucuneconvergencedurevenuréel
parhabitantauseindes15paysdel’UnionEuropéenne,auxquelss’ajoutaitlaNorvège.Parlasuite,
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à l’aide de série chronologiques sur la période 1975-1999, Ramaio et al. (2008) confirment
l’existenced’unclubdeconvergence,plusspécifiquementauseindesmembresdelaco-fondation
del’UnionEuropéenne,i.e.l’Espagne,laGrèce,l’IrlandeetlePortugal.
Àdeséchellesplusmacroéconomiques,lesrésultatssonttoutautantmitigés.Carvalhoet
Harvey(2005),enutilisantunmodèledesériestemporellessurlerevenuréelparhabitant,entre
1950et1997,confirmentégalementlesthéoriesdeclubsdeconvergence,ilsdistinguentcependant
ungroupedespays«riches»etungroupedepays«pauvres».En2008,Crespoetal.,enévaluant
la𝛽-convergence2 entre 1960 et 1988 dans l’Union européenne à 15membres, décrivent ainsi
l’adhésionàl’UnionEuropéennecommefacteurfavorisantl’intégrationéconomiquesouscertaines
conditions,notammentlorsquelepaysentrantestqualifiéde«pauvre».CunadoetPerezdeGracia
(2006), entre 1950 et 2003, dans une étude en série temporelles rejettent l’hypothèse d’une
convergenceéconomiquedespaysétudiés,cinqpaysd’EuropecentraleetOrientale,cependantdes
dynamiques propres aux PECO (Pologne, République Tchèque et Hongrie) sont observées.
Dernièrement,en2011,CavenaileetDubois(2011)observentune𝛽-convergencesurlerevenuréel
parhabitantdansl’UnionEuropéennedes27surlapériode1990-2007.Ilsdéterminentcependant
destauxdeconvergencessignificativementdifférentselonlesdifférenteszonesgéographiquesau
seindel’UnionEuropéenne.Deuxœuvresrécentes,BartkowskaetRiedl(2012),FritscheetKuzin
(2011),utilisentlaprocéduremiseenplaceparPhilipsetSul(2007)pourtesterlesprocessusde
convergence du revenu par habitant en Union Européenne. Ils agrègent des facteurs
macroéconomiquescommelecapitalhumain, lecoûtunitairede lamaind’œuvre, leniveaudes
prix,pourenconclureàuneconvergencedesclubs.
Lalittératureestlimitéenonseulementpardesrésultatsnonconcluantsetdivergents,mais
aussi,etplusimportantencore,paruneincapacitéàmodéliseréconomiquementlarelationentre
laconvergenceetlesmesuressensiblesdel'intégrationéconomiqueetl'exclusiondeladimension
politiquede l'intégration régionale. Il est intéressant cependantde voir quedans laplupartdes
2 Pour rappel, la σ-convergence est une diminution dans le temps de la dispersion du PIB réel, c'est ainsi une
réduction du niveau d'inégalité dans la distribution. À contrario, la β-convergence est une relation négative entre un niveau initial de PIB réel et une croissance du PIB sur une certaine période de temps, i.e. que la croissance économique est plus lente dans les économies les plus riches que dans les plus pauvres.
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études présentées ici, la méthodologie utilisée est très régulièrement une analyse en séries
temporelles,àl’inversenotreétudesebasesurdesdonnéesdepanel.
2 EtatdeslieuxdesPIBpartêtedanslesrégionseuropéennes
2.1 Dynamiquedesrégionseuropéennesetméthodologie
Leproduit intérieurbrut(PIB)est l’indicateurfondamentalpourmesurerlarichessed’un
pays, il résume généralement la situation économique d’un pays, d’une région ou d’une zone
monétaire.Lesrésultatssontcalculéssuivantdifférentesméthodes,parlebiaisdelaproduction,
des dépenses et des revenus. Dans l’article, les PIB utilisés proviennent de la base de données
d’Eurostatsurlapériode2000-2015.
Les principales utilités du PIB sont de pouvoir observer les résultats et les cycles
économiquesdesterritoiresanalysés,commelespériodesderécessions,dereprisesouencoreles
phases d’expansion. Le PIB très élevé, observé dans les résultats suivant pour la région « Inner
London»estàrelativiserpuisqu’évidemmentlesrégionseuropéennesayantunPIBparhabitant
trèsélevéeneurosaffichentgénéralementaussidesprixrelativementélevés.Lecoûtdelaviedans
lesrégionsauseindesquellessetrouventd’importantesmétropoles(Londres,Paris,Luxembourg,
Berlin,etc.)esttrèssouventsupérieurauxrégionsplusrurales.
Auseindesrégionsétudiées,plusieursdisparitésapparaissent.Enpremierlieu,cellesliées
audynamismedecroissanceselon lesclassesdePIBparhabitant. Les régionsdont lesPIB/hab.
étaientlesplusfaiblesen2000,soitmoinsde20000€,connaissentlesplusfortescroissancesavec
enmoyenne 87,4%d’augmentation sur la période précédant la crise financière (2000-2008). Le
restedesrégionsenregistrentdestauxdecroissancesurcettemêmepériodecomprisentre21et
26%.
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Carte1:PIBparhabitanten€desrégionseuropéennes
CependantlesrégionsdontlesPIB/hab.sontlesplusfaiblesen2000subissentleseffetsde
la crise d’une part une année plus tard, en 2009, et d’autre part plus fortement que les autres
régions,-14,5%entre2008et2009.Lesrégionseuropéennesrestantessontquantàelledès2007
impactéesparleseffetsdelacrisefinancière.Surl’ensembledesrégionseuropéennes,lacroissance
moyennedesPIB/hab.estdeprèsde66,1%entre2000et2015,soitungainmoyende8513€par
régioneuropéenne.
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Figure1:évolutiondesPIB/hab.en€entre2000-2015(base100:2000)selonlaclasseen2000
2.2 DistributiondesPIB/hab.régionauxeuropéens
Undespremiersobjectifsde l'articleestderépondreà laquestionsuivante:y-a-t-ildes
dynamiquesdePIBparhabitantpropresauxrégionseuropéennes?C'estdanscetobjectifqu'une
analyse statistique des PIB régionaux par tête en euros au sein des régions européennes est
effectuéepréalablement.
Letableau2présente ladistributionenfonctiondeclassesdesPIBparhabitantdes276
régionseuropéennes.LesdistributionsdesPIBdesrégionseuropéennessonttrèsmouvantesdans
le temps, en premier lieu en 2000, 71,8% des régions européennes enregistraient un PIB par
habitant inférieur à 25 000€ contre seulement 40,2%en fin de période. A contrario la part des
régions«lesplusriches»s’estconsidérablementaccruesurlapériodepassantde5,1%à25,4%en
15ans.
100
120
140
160
180
200
220
2000 2003 2006 2009 2012 2015
C1:T<20000 C2:20000<T<25000 C3:25000<T<30000 C4:30000<T<35000 C5:35000<T Ensembledesrégions
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2000 2004 2008 2012 2015T<20000 0,464 0,395 0,301 0,322 0,315
20000<T<25000 0,254 0,199 0,188 0,145 0,08725000<T<30000 0,178 0,210 0,221 0,207 0,15930000<T<35000 0,054 0,112 0,145 0,141 0,185
35000<T 0,051 0,083 0,145 0,185 0,254Tailledel'échantillon 276 276 276 276 276
Tableau1:DistributiondesPIB/hab.desrégionseuropéennesen€
.
Letableau4permetdeconfirmerlesdisparitésrévéléesdanslesdistributionsdesPIBpar
habitant,autrementditlesrégionseuropéennessonthétérogènesavecunécarttypequinecesse
de s’accroître sur lapériodepassantde12269€en2000à17330€en2015.Onobserve sur la
période2000-2015,une croissancede lamoyennedesPIB/hab. régionauxde43,6%, confortant
ainsilabonnedynamiqueencours.
2000 2004 2008 2012 2015
Médiane 20 550 23 750 25 550 25 550 28 050
Moyenne 19 503 22 128 25 428 25 946 28 016
Ecarttype 12 269 12 839 13 603 15 014 17 330
PIBmax(InnerLondon-WestUKI3) 130 700 136 500 150 700 169 900 212 800
Tableau2:LesPIB/hab.en€desrégionseuropéennes
LegraphiquedesdensitésdeKernelrendcomptedel’évolutionentre2000et2015dela
distribution des PIB/hab. régionaux. La figure 2 permet d’observer une tendance à
l’homogénéisation des PIB par habitant régionaux puisqu’en 2000 et 2004, on observe une
surreprésentation des régions européennes « les plus pauvres ». Tendance qui au fil du temps
s’estompeauvudesdistributionsdeKernellesplusrécentes(2008,2012et2015)quisemblentplus
égalitaireetserapprocherainsid’uneloinormale.
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Figure2:DensitédeKerneldesPIB/hab.desrégionseuropéennesentre2000-2015
3 LacroissancedesPIBrégionauxeuropéenssous leprismedestestsde
racineunitaire
En complément des analyses statistiques, on s’intéressemaintenant à la croissance des
PIB/hab. des régions européennes. Dans un but d’identifier si toutes les régions européennes
suiventunprocessusdeconvergenceet/ouderattrapage(croissancealéatoireoudéterministe),
destestsseronteffectuéssurlaconvergencedesmontantsdesPIBrégionaux.Deuxpossibilitéssont
testées.SoitlessériesdesPIB/hab.n’ontpasderacineunitaireetdoncleseffetsdeschocsexogènes
sont partiels et limités dans le temps, ainsi la croissance des PIB/hab. pourra être qualifiée de
déterministe et conduire sous certaines conditions à un processus de convergence des PIB
régionaux(Schaffar,2010).Soit,àl’inverse,lessériespossèdentuneracineunitaire,etlacroissance
desPIB/hab.estditealéatoire,parconséquentleseffetsdeschocsexogènesimpactentdefaçon
permanentelacroissanceéconomique.
VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE
10
Pourcefaire,unmodèlededonnéesdepanelaveceffetsfixesetdériveestutilisé.Ilest
admisiciquelemontantdesPIB/hab.suitunprocessusd’autocorrélationdepremierordre,cequi
permet de pouvoir par la suite tester la convergence des montants en euros, puisqu’avec un
processusautorégressifd’ordre1,lePIBpartêtedelarégionent-1etlacroissanceéconomique
sontliés.
Δ𝑆$% = 𝛼$ + 𝜃$𝑡 + 𝛾$𝑆$%,- + 𝜌$/ΔS$%,/ +1
/2-
𝜀$%
Où𝑆$%estlemontantient,𝛾$ lecoefficientautorégressifde1erordre,𝛼$ laspécificitépropre
àchaquenouvellerégion,𝜀$%unchocponctuelidentiquementetindépendemmentdistribuéentet
𝜃$𝑡 le terme indicatif du trend. Les deux hypothèses testées sont H0 (hypothèse de non-
stationnarité) et H1 (les PIB/hab. régionaux convergent). En cas rejet de l’hypothèse nulle, le
processusdeconvergencedesPIB/hab.versunmontantoptimalestvérifié.
Touslestestssuivantssebasentsurlestravauxde:Levin,LinetChu[2002];Im,Pesaranet
Shin[2003]etChoi[2003].Lesdeuxpremierstestssontditsdepremièregénération,ilss’intéressent
à l’interdépendance individuelle, autrement dit chaque région des zones étudiées suit une
croissanceéconomiqueindépendantedesautres.Cependantdansnotreétude,ilestfortprobable
etlogique,quel’existencededynamiqueséconomiquespropresauxrégionsressorte.Letroisième
etquatrièmetest,ditsdesecondegénération,tententdeprendreencompte,enlevantl’hypothèse
d’interdépendance, le rôle des corrélations entre les différentes régions et ainsi d’enrichir les
informationssurladynamiqueéconomique.Letableau6montrelesrésultatsdesmodèlessanset
avectendance.
LetestdeLevinetLinconduitaurejetdel’hypothèseH0pourlesmodèlessanstendance
pourlesPIBdesrégionseuropéennes,c’estàdirequel’indépendancedestrajectoireséconomiques
desrégionsestrejetée.Commel’indiqueHurlinetMignon[2007],cemodèleest limitépuisqu’il
prenduncaractèremanichéen,autrementditsiunerégionadmetuneracineunitairetoutes les
régionsadmettentalorsdesracinesunitaires.
Letestde Im,PesaranetShin[2003]rejettedans lesdeuxmodèles,avecetsansdérive,
l’hypothèseH0denon-stationnaritépourlesPIB/hab.desrégionseuropéennes,cequisignifiequ’au
moinsunedesrégionseuropéennesadmetunPIBparhabitantstationnaire.
VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE
11
Test StatistiquesModèlesanstendance(2) Modèleavectendance(3)
RégionsEuropéennes(276-NUTS2)
RégionsEuropéennes(276-NUTS2)
Levin,LinetChu[2002] LL -19,844*** -16,525 (0,000) (1,000)
Im,PesaranetShin[2003] Zt -2,863*** -5,884*** (0,002) (0,000)
Wt -2,856*** 5,408 (0,002) (1,000)
Choi[2002] P 1,919** -3,764 (0,027) (0,999)
Z -3,790*** 2,220 (0,000) (0,987)
L* -3,812*** 1,910 (0,000) (0,972)
Pesaran[2007] CIPS -1,683 -1,902 (0,555) (0,990)
CIPS* -1,683 -1,899 (0,555) (0,990)
Tableau3:résultatsdestestsdestationnaritéendonnéesdepanel
Lesrésultatsdestestsdepremièregénérationsontàprendreavecprécaution,puisqu’ils
reposent uniquement sur l’hypothèse d’une indépendance interindividuelle, hypothèse peu
crédiblelorsqu’ils’agitd’analyserlacroissancedesPIBrégionaux.Cependantlestestsdedeuxième
générationpassentoutrecettehypothèse.
Les résultats des tests de Choi et de Pesaran au sein du modèle sans tendance sont
contradictoires,maiscommel’indique(SchaffaretNassori,2013),ilsembleessentieldeprivilégier
le test de Pesaran [2007] pour ses caractéristiques plus robuste, ce test permet de prendre en
compte la présence d’effets d’interactions entre les régions européennesmais aussi des effets
macroéconomiques qui peuvent ainsi conditionner la croissance économique des régions
européennes.
Les tests de Choi et de Pesaran ne permettent pas de rejeter l’hypothèse H0 de non-
stationnarité desmontants de PIB/hab. régionaux en prenant en compte les interdépendances
VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE
12
individuelles,lamêmeconclusionestobservéepourlemodèleavectendance.Iln’yadoncaucun
processusdeconvergencedesPIBpartêteentrelesrégionseuropéennes,lesinégalitésrégionales
semblentpersistées.Lanon-stationnaritéobservéedesPIB/hab.régionauxnesignifientpasqueles
régionsnepuissentavoirdesprocessusdecroissanceéconomiquecorrélés,parexempleàcausede
facteursmacroéconomiquesrégionauxvoiremêmenationaux.
Ces résultats obtenus précédemment peuvent être enchéris par la détermination de
relationnonparamétriqueentreletauxdecroissancedesPIBpartêtedesrégionseuropéenneset
leur montant (Ioannides et Overman [2003]). Une fois la densité conditionnelle du taux de
croissancedesPIBpartêterégionauxdéterminée,unereprésentationgraphiquedecettedensité
ainsiqueleslignesdesniveauxassociés,estpossible.Cettedensitéconditionnelleestreprésentée
parl’équationsuivante:𝑓 𝑔 S = 𝑆7 = 8(:;,=;)8(=;)
,soitlequotiententreladensitéjointeetladensité
marginale.Lafigure3permetd’observerleseffetsd’uniformitéet/oudeversatilitédesprocédés
decroissancedesPIB/hab.régionauxeuropéens.
Figure3:densitéconditionnelledutauxdecroissanceéconomiqueselonlePIB/hab.desrégions
etleslignesdeniveauxassociés
Ilressortdelafigure3,deuxdynamiquesbiendistinctes,premièrementlemontanteneuros
desPIB/hab.régionauxestinversementcorréléaveclacroissanceéconomique.Onobservecette
tendance pour 12,4% des régions européennes. Deuxièmement, passé le seuil de 8 200€ par
VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE
13
habitant, les régions européennes semblent suivre une croissance parallèle avec un taux de
croissancecependantplusfaible.
4 Analyse de la convergence des PIB régionaux européens à l’aide des
chaînesdeMarkov
Les chaînes de Markov complètent l’analyse des dynamiques intradistributionnelle des
PIB/hab. des régions européennes sur la période 2000-2015. Elles sont utilisées quasi
systématiquementdans les articles analysant généralement les processusde croissanceurbaine
(Black et Henderson [2003], Bosker et al. [2008] ; Dimou et Schaffar [2009], Dimou et Schaffar
[2012])maiségalementpourcomparer lesprocessusdeconvergencedesPIB (LeGallo, [2004]),
commeeffectuédanscetarticle,auseindezoneséconomiquesparticulières.
LePIBparhabitantpeutreprésenterunechaînedeMarkovlorsqu’aveclemontantduPIB
d’unerégion(S)autemps(t),ilestpossibledeprédirelesmontantsfuturssansprendreencompte
lesmontantsantérieurs.Cetteméthodologieest issuedestravauxdeLeGallo[2002]. Ilestainsi
possibledereprésenter laprobabilitépourunmontantdePIBparhabitant (i),à l’instant (t),de
passeràunmontant(ii)àl’instant(t+1):
𝑃 (𝑆%@- = 𝑗 𝑆7 = 𝑖7, 𝑆- = 𝑖-, … , 𝑆% = 𝑖%,) = 𝑃 (𝑆%@- = 𝑖𝑖 𝑆% = 𝑖%
Les chaines de Markov permettent donc de mieux comprendre la dynamique de la
distribution des PIB/hab. régionaux. Deux matrices permettent d’interpréter ces processus : la
matricedestempsmoyensdepremierpassagequirendcomptedunombreminimald’annéesqu’il
fautpourqu’unPIBdemontantiévolueversunmontantii;lamatricedetransitionquiretranscrit
lesprobabilitésdepassaged’ungroupeàl’autre.Pourutilisercetteméthode,ilestnécessairede
découperladistributiondesmontantsdePIBenplusieursclasses.Quah[1993],soulèveleproblème
de la discrétisation de la distribution qui peut être à l’origine de nombreuses erreurs
d’interprétations.Pourcefaire,etcommelepréconiseLeGallo[2002]etLopez-Bazoetal[1999],
afinderéduirecebiais,ilestpréférablededécouperladistributiondesPIBdechacunedesrégions
defaçonàobtenirdesclasseshomogènes.Denombreuxdébatssur lesdécoupagesàappliquer,
VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE
14
essentiellementsurlessystèmesdevillesontémergé,notammentQuah[1993],EatonetEchstein
[1997]etBoskeretal.[2008]quipréconisentunedécoupeencinqclassesdelafaçonsuivante[0;
0,25m ; 0,5m ;m ; 2m], avec (m)moyennede la distribution.D’autres auteurs s’opposent à ce
découpage commeBlack etHenderson [2003] qui proposent plutôt de fonctionner en point de
rupturepourunemeilleurecaptationdelamobilitéintradistributionnelle,enl’occurrencedanscet
article,desPIB.
Danscetarticle,ilaétéchoisidedécouperlesPIBrégionauxdefaçonàobtenirdesclasses
homogènespourlazoneétudiée.Letableau4représenteledécoupageinitialdeladistributiondes
PIB par habitant régionaux européens en 5 classes. Les trois premières classes contiennent des
PIB/hab. régionauxdont lemontant est inférieur à 1,16 fois la taillemoyennedes PIB/hab. des
régionseuropéennes.LaclasseC5représentelesPIB/hab.régionauxsupérieursà22623€.
C1 C2 C3 C4 C5
Intervalle Sij<0,49m 0,49m<Sij<0,89m 0,89m<Sij<1,16m 1,16m<Sij<1,39m Sij>1,39m
%dePIB 0,199 0,199 0,203 0,199 0,199
Tableau4:distributiondesPIB/hab.desrégionseuropéennesen2000
Pij C1 C2 C3 C4 C5
C1 0,981 0,019 0 0 0 (0,005) (0,005)
C2 0,015 0,940 0,045 0 0 (0,004) (0,008) (0,007)
C3 0 0,036 0,907 0,057 0 (0,006) (0,009) (0,007)
C4 0 0 0,104 0,843 0,053 (0,011) (0,013) (0,008)
C5 0 0 0 0,065 0,935
(0,009) (0,009)
Notes:Lesécartstypesassociésauxprobabilitésdetransitionsontentreparenthèses
Tableau5:dynamiquesintradistributionnelledesPIB/hab.desrégionseuropéennesen2000
Deuxconstatss’imposentpourlesrégionseuropéennes:premièrementlaprobabilitépour
unPIB/hab.declasseC1deresterdanscetteclasseestdeplusde98,1%,autrementditlesrégions
européennesdePIBdeclasseC1onttrèspeudechancedepasseràuneclasseC2;deuxièmement
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onobserveque laclasse4est laclasseoù lamobilitéascendanteet/oudescendanteest laplus
probable,respectivement5,3%et10,4%.
Mp,ij C1 C2 C3 C4 C5
C1 0 53,7 93,7 136,3 238,3C2 233,2 0 40,0 82,6 184,6C3 288,9 55,7 0 42,7 144,6C4 306,4 73,2 17,5 0 102,0C5 321,7 88,5 32,8 15,3 0
Tableau6:tempsdepremierpassagedesPIB/hab.desrégionseuropéennes
Lapotentiellemobilitévueprécédemmentetrelativiserparlestempsdepremierpassage
desPIB/hab.régionauxdanslesclassessupérieuresouinférieures.Ainsi,ilfaut53,7annéespour
qu’unPIB/hab.dugroupeC1passentdanslegroupeC2,poureffectuerlemouvementinverse,il
faudra233,2 ans.Ànoterqu’il faut seulement15,3 annéespourqu’unPIBpar têtede classe5
descende en classe 4. À l’inverse, la mobilité ascendante est plutôt lente, puisqu’il faut
respectivement42,7et102annéespourpasserdeC3àC4etC4àC5.
Le tableau 7 permet de comparer la distribution initiale de 2000 avec la distribution
ergodique,quiémergeàl’étatstationnaire,autrementditlorsquecessetoutmouvementascendant
oudescendantdesPIBpartêterégionauxauseindeladistribution.Dansladistributionextrême,
29,1%desPIB/hab.desrégionseuropéennessetrouventdanslegroupeintermédiaireC3.Lereste
de la distribution des PIB régionaux oscille entre 13,1 à 21,9% des classes restantes. Aucun
phénomènede convergencedesPIBparhabitantest àpriori observé, cequimontrequ’il n’y a
malgré les nombreuses politiques interventionnistes européennes engagées récemment aucun
phénomènederattrapage.
Mp,ij C1 C2 C3 C4 C5
Etatinitial 0,199 0,199 0,203 0,199 0,199
Etatergodique 0,199 0,219 0,291 0,160 0,131
Tableau7:distributioninitialeetergodiquedesPIB/hab.desrégionseuropéennes
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Conclusion
EnsebasantsurlesdonnéesdurevenupartêtepubliéesparEurostatsurlapériode2000-
2015etenutilisantunpaneld’outilséconométriquesetstatistiquesappliqué,leplusfréquemment,
auxétudessur leshiérarchieset lacroissanceurbaines, ilpermetdetirerplusieursconclusions:
premièrementonobservedesdynamiquesdecroissancedifférentessurlapériodeselonlesclasses
dePIBparhabitantobservées;deuxièmementàlasuitedestestsderacinesunitaires,lesPIBpar
têtedes276régionseuropéennespossèdentuneracineunitairecequisignifiequeleseffetsdes
chocs exogènes impactent de façon permanente la croissance économique ; troisièmement la
mobilité intradistributionnelle des PIB par tête en euros est permise par la modélisation des
processusdecroissanceéconomiquesousleprismed’unechaînedeMarkovdepremierordre,et
confirmeainsilanon-convergencedesrégionsauseindel’UnionEuropéenne.
Plusieurslimitesetouverturesliéesàcetravailsontàdévelopper.Premièrement,àl’image
deLeGallo [2004],quiutilisedeschaînesdeMarkovspatiales, les interactionsentre les régions
européennesd’unpaysmembreouvoisinesgéographiquementnesontpasprisesencomptedans
ces travaux, alors qu’elles y sont fortement assujetties. Deuxièmement, les influences
macroéconomiquesrégionalessontdesfacteursclésduchangementéconomique,commelelaisse
supposerletestdePesaran[2007],ainsiilfaudraitprendreencomptelesspécificitésdechacune
desrégionspourtenterd’expliquercescomportements.
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