On voit des métropoles partout, sauf dans les statistiques

Nouvelle livraison pour alimenter le débat sur la métropolisation ! L’article co-écrit avec Michel Grossetti a en effet plutôt bien diffusé, il nous semble que notre critique de l’indicateur PIB régional par habitant est globalement acceptée, mais certains chercheurs nous opposent d’autres arguments. Pierre Veltz, par exemple, dans un entretien pour la revue L’Economie Politique (€), reconnaît dans un premier temps le problème :

le PIB régional est un concept qui soulève de nombreux problèmes, qui s’ajoutent à ceux du PIB en général. Où situer, par exemple, la valeur ajoutée produite par une entreprise comme Renault ? Le Technocentre, avec ses salaires élevés, contribue évidemment au PIB de l’Ile-de-France ; mais cette valeur ajoutée n’existerait pas sans les usines de production situées en province ou à l’étranger. La notion de PIB local, dans une économie aussi interconnectée que la nôtre, est artificielle. Par ailleurs, PIB élevé veut dire surtout, en pratique, salaires élevés. Les économistes orthodoxes diront que le salaire élevé récompense une productivité marginale élevée ! Mais le raisonnement est circulaire. On sait bien que la formation des salaires obéit à des normes et des rapports sociaux autres qu’une « productivité marginale » impossible à mesurer. Au total, la valeur ajoutée n’est pas localisable : elle est dans le réseau (pp. 17-18).

Il renvoie cependant, dans le même entretien, à d’autres arguments avancés par Davezies et Pech (2014) résultant de l’exploitation des données sur l’emploi salarié de l’Acoss, pour la période 2008-2012, par Aire Urbaine et par commune et affirme :

Cela dit, et c’est l’essentiel, il y a bien d’autres indicateurs de la force et des effets positifs de la métropolisation que le PIB : la concentration de la qualification, celle de l’emploi… La dynamique récente est à la concentration des créations d’emplois dans les zones métropolitaines (p. 18)

Dans une interview pour Xerfi Canal, il reprend le même argument.

Nous avions pour notre part montré l’absence d’effet taille à l’échelle des zones d’emploi, sur la période 1999-2011, mais le problème est que la comparaison de nos résultats avec ceux de Davezies et Pech (2014) est rendu difficile pour trois raisons : i) le zonage géographique n’est pas le même (zones d’emploi vs. aires urbaines), ii) la variable retenue n’est pas la même (ensemble des actifs occupés vs. emplois salariés privés), iii) la période d’étude n’est pas la même (1999-2011 vs. 2008-2012).

Nous avons donc décidé de mobiliser les mêmes données que ces auteurs, sur la période la plus récente disponible (2009-2014) pour éprouver la validité de leurs conclusions. Résultat? Leurs conclusions sont invalidées, ce qui s’explique notamment par un sévère problème de méthode dans l’analyse déployée. Une analyse rigoureuse montre qu’on ne peut conclure à un avantage général des métropoles en matière de création d’emplois sur la période d’étude.

Notre article vient d’être publié sur Hal, vous pouvez le télécharger en cliquant sur ce lien. As usual, toute remarque est la bienvenue !

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2 commentaires sur “On voit des métropoles partout, sauf dans les statistiques

  1. Je ne suis pas totalement convaincu par la façon dont vous commentez les résidus standardisés de votre régression. Ces résidus pourraient aussi indiquer que la faiblesse de la relation entre taille et croissance de l’emploi est influencée par quelques petites aires atypiques. J’avais remarqué en faisant un exercice similaire sur les zones d’emploi (période 2007-2010) qu’il suffisait d’exclure les 2 zones aux résidus standardisés les plus élevés pour avoir un effet taille significatif (avec ce découpage, il n’était pas du tout significatif au départ). De même, sans exclure aucune zone, la fait de tenir compte de l’auto-corrélation spatiale faisait ressortir un effet taille significatif. Il n’en reste pas moins que cet effet taille est loin d’être la variable explicative prépondérante lorqu’on modélise la croissance de l’emploi et ces quelques remarques n’invalident donc pas votre conclusion.

    • Sur le problème des petites aires atypiques, les régressions sont faites sur les aires de plus de 20 000 habitants pour éviter ce problème (250 AU environ sur les 771). J’ai testé sur l’ensemble, la relation est logiquement encore moins bonne.
      sur la question de l’auto-corrélation spatiale, plus compliqué sur les Aires Urbaines, car ce ne sont pas des zones contigües, difficile de construire le voisinage. Pour les traitements réalisés précédemment sur les ZE, ce serait effectivement un bon complément.

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