Niort, première métropole de Nouvelle-Aquitaine

Je suis en train de brasser des statistiques Insee sur la géographie des fonctions d’emploi en France métropolitaine, sur la période 1982-2014, dans le cadre de la préparation d’un article dont le titre sera « les fonctions métropolitaines sont-elles de plus en plus métropolitaines ? ».

Vu les résultats obtenus, je tue dès maintenant le suspense : la réponse est non. Mais laissons cela pour un prochain billet. Aujourd’hui, je voulais juste vous faire part d’un résultat rigolo : la 1ère métropole de Nouvelle-Aquitaine, ce n’est pas Bordeaux, c’est Niort.

Si l’on regarde la taille des villes (des aires urbaines, plus précisément, c’est le découpage que j’ai retenu) en nombre d’emplois, Bordeaux est certes en pôle position, avec 517 351 emplois au recensement 2014, contre 71 324 pour Niort, soit 7 fois moins environ. Mais bon, à ce compte-là, Pékin, Bombay et São Polo sont plus métropoles que New-York, Londres et Paris.

Une autre façon de mesurer la « métropolisation » consiste à regarder ce que pèsent les fonctions d’emploi dites métropolitaines, ou bien, au sein de ces fonctions d’emploi, le sous-ensemble des cadres des fonctions métropolitaines, censés assurer des fonctions de « commandement » (je laisse ouverte la question de la qualité dudit commandement).

Qu’est-ce qu’une fonction métropolitaine, me direz-vous ? C’est une notion forgée par l’Insee, à partir d’une agrégation des 486 professions en 15 fonctions d’emploi. 5 de ces 15 fonctions sont dites métropolitaines (conception-recherche, commerce interentreprises, gestion, culture-loisir et prestations intellectuelles), sur la base d’une analyse de leur géographie : les fonctions métropolitaines sont les fonctions surreprésentées dans le haut de la hiérarchie urbaine. Définition tautologique s’il en est, qui mériterait pas mal de discussion, mais bon, c’est une façon de mesurer le phénomène et son évolution.

Sur la base des données disponibles, on peut donc calculer pour chaque aire urbaine ce que pèsent, dans l’ensemble des emplois, les emplois des fonctions métropolitaines, ainsi que le poids de l’ensemble des cadres des fonctions métropolitaines.

Sur l’ensemble des 771 aires urbaines, la part moyenne des fonctions métropolitaines est de 27,4%, celle des cadres des mêmes fonctions est de 11,4%. Regardons ce que cela donne en Nouvelle-Aquitaine.

S’agissant de l’ensemble des emplois des fonctions métropolitaines, c’est Niort qui est en tête, avec une part de 34,7%, contre 28,4% pour Bordeaux. Viennent ensuite Pau (26,1%), Cerizay (23,3%), Poitiers (23,2%) et la Rochelle (23,1%), tout ça pour le recensement 2014 (qui correspond en fait à une interrogation quinquennale qui couvre la période 2012-2016).

Pour les cadres des fonctions métropolitaines, Niort est toujours en tête de la région, avec une part de 12,7%, contre 11% pour Bordeaux, 9,8% pour Pau, 7,3% pour Poitiers et 7,2% pour la Rochelle.

France entière, sur l’ensemble des aires urbaines de « grande taille » (les 68 aires urbaines de plus de 50 000 emplois), Niort se classe d’ailleurs juste derrière Paris (38%) mais devant Toulouse (32,6%), Lyon (32,5%) et Nantes (32,1%), Bordeaux n’arrivant qu’en 15ème position. Pour les cadres des fonctions métropolitaines, Niort recule au 6ème rang (derrière Paris, Toulouse, Grenoble, Lyon et Montpellier), Bordeaux remonte au 11ème rang (Nantes, Lille, Rennes et Marseille s’intercalent entre les deux prétendants).

La métropolisation étant l’avenir incontournable de la création de richesses et d’emplois pour la France, je préconise donc, logiquement, que l’on concentre l’ensemble des pouvoirs régionaux sur la ville de Niort, plutôt que sur Bordeaux, largement reléguée.

Les inégalités spatiales de salaire en France : différences de productivité ou géographie des métiers ?

C’est le titre d’un article que nous avons rédigé avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, suite à une sollicitation de l’INSEE pour un numéro spécial d’Economie et Statistique.

Notre idée de départ était d’interroger l’hypothèse au cœur des modèles de l’économie géographique qui considère que les salaires versés sur le marché du travail sont égaux à la productivité du travail. Cette hypothèse, courante en économie, explique que les chercheurs, pour évaluer la surproductivité éventuelle de tel ou tel territoire, estiment des équations de salaire : s’ils observent à tel endroit un salaire supérieur de 10% à la moyenne, ils en déduiront que sur ce territoire, les salariés sont 10% plus productifs. Sauf que cette hypothèse est très contestable pour certains métiers (cadres de la finance, états-majors des grands groupes, artistes, …). Donc, si ces métiers ont une géographie particulière, on risque de faire dire aux sursalaires de grosses bêtises en termes de surproductivité…

Pas qu’aux sursalaires, soit dit en passant : pour régionaliser les PIB, l’INSEE s’appuie précisément sur les salaires versés. Un PIB par emploi supérieur de 10% à la moyenne à tel ou tel endroit correspond, en fait, à un salaire moyen versé supérieur de 10% à la moyenne, rien d’autre. Considérer que cela signifie que les personnes sont 10% plus productives, c’est accepter l’hypothèse que salaire=productivité, ce que certains font sans s’en rendre compte, comme d’autres font de la prose.

Nous voulions donc voir dans quelle mesure la géographie de ces professions atypiques influait sur la géographie des salaires.  Nous voulions également creuser un deuxième point : l’importance des effets de composition. Qu’un territoire verse en moyenne des salaires supérieurs de 10% peut s’expliquer par le fait non pas que chaque salarié est plus productif, mais par le fait que les spécialisations des territoires diffèrent.  Jusqu’à récemment, neutraliser ces effets de composition était difficile, car les données disponibles étaient relativement agrégées : pour les professions, on avait un détail en une trentaine de postes seulement. Nous avons donc exploité une base plus récente et plus détaillée, sur données 2013, avec un détail des professions en plus de 400 postes. Ce dernier point est décisif : seul un tel niveau de détail permet d’appréhender l’influence des métiers particuliers (par exemple les cadres des marchés financiers) sur les différences géographiques de salaire.

Résultat des courses ? Les différences géographiques de salaires sont avant tout des différences de spécialisation métiers des territoires, elles sont très peu liées à des effets géographiques intrinsèques. Pour le dire autrement, une fois neutralisés les effets de spécialisation, on n’observe que très peu de différences de rémunération (donc de productivité si on retient l’hypothèse initiale) entre les territoires français. L’Ile-de-France fait cependant exception. Plus précisément Paris et les Hauts-de-Seine. Est-ce dû à une plus forte productivité sur ces territoires ? Bof : une bonne part de l’écart tient à la surreprésentation des cadres de la banque et de la finance, et à la présence des états-majors des grands groupes… Une fois neutralisés effets de composition et effet professions atypiques, l’Ile-de-France présente des sursalaires d’environ 10%, soit l’écart moyen de prix entre la région capitale et les autres régions…

Sur la base de ces résultats, nous proposons une autre explication des différences géographiques de salaire : elles seraient moins liées à des différences de « performance » des territoires qu’à la géographie des métiers, elle-même héritée de l’histoire et des choix politiques. Nous nous livrons notamment en fin d’article à une petite comparaison France-Allemagne qui nous semble éclairante.

Nous avons donc soumis notre article, qui a été évalué par deux rapporteurs, qui nous ont fait part d’un ensemble de remarques, que nous avons intégrées dans une nouvelle version de notre article. Deuxième analyse par les rapporteurs, ensuite, pour apprendre au final que l’article était finalement rejeté, compte-tenu des commentaires de l’un des deux rapporteurs, que je ne peux m’empêcher de vous livrer, avec des commentaires sur ses commentaires.

Les auteurs souhaitent démontrer que la géographie très inégalitaire des salaires en France est en réalité due à la géographie des métiers. Or parmi les variables individuelles prises en compte en plus des effets géographiques et de structure ne figurent que l’âge, le sexe et la nature privée ou publique du contrat de travail. Quid des qualifications et des diplômes? En l’absence de proxies valables pour ces derniers, leur effet est très certainement capturé par les indicatrices métiers. Or il s’agit bien de dimensions différentes qu’il conviendrait de distinguer pour démontrer de manière convaincante que les disparités spatiales de salaires en France s’expliquent pour l’essentiel par la géographie des métiers.

C’est gentil, mais l’information sur les qualifications et les diplômes ne figure pas dans la base, ce que l’évaluateur est censé savoir… Et avec une décomposition en plus de 400 professions, on peut considérer qu’elle est bien capturée, cette information, en effet… Et même si elle y figurait et qu’elle jouait significativement, elle ne pourrait que réduire encore les effets géographiques, donc renforcer notre argumentation…

Par ailleurs, les auteurs invoquent l’histoire pour rendre compte de la géographie des métiers. Mais cela n’invalide pas l’existence d’effets d’agglomération : le rôle des accidents de l’histoire dans l’agglomération spatiale des activités est d’ailleurs au cœur de l’économie géographique.

L’histoire au cœur des modèles d’économie géographique, on croit rêver… Ils évoquent des « accidents historiques » pour dire qu’on ne peut pas expliquer l’émergence de telle ou telle activité à tel ou tel endroit, mais qu’ensuite on a des processus économiques cumulatifs qui confèrent des avantages irréversibles à ces endroits. Je n’ai pas vu passer de modèle d’économie géographique expliquant la structure urbaine déséquilibrée de la France et la structure urbaine équilibrée de l’Allemagne. Des études historiques, si.

Enfin, l’analyse est essentiellement descriptive et aucun mécanisme n’est étudié de façon rigoureuse empiriquement.

Le jour où j’ai reçu cet avis, j’ai lu ce billet retweeté par Antoine Belgodère, où il est question de cette hiérarchie entre économétrie et statistiques descriptives, que j’invite tous les chercheurs en sciences sociales à lire. Pour les non-initiés au petit monde de la recherche en économie : dire d’une analyse qu’elle est descriptive figure au rang de pire insulte. On a les critères de scientificité qu’on peut.

L’approche me semble ainsi trop légère pour remettre en question de manière convaincante plusieurs décennies de recherche théorique et empirique sur les déterminants et les effets de l’agglomération spatiale des activités.

Là, je me suis dit d’abord que Popper devait se retourner dans sa tombe…  Je me suis dit ensuite que cela fait des dizaines d’années, en effet, que les modèles d’économie géographique, dans leurs versions empiriques, considèrent que salaire=productivité, que c’est une hypothèse, qu’elle est contestable, très contestable même, que la contester fait bouger les résultats et l’interprétation qu’on peut en faire. Autant ne pas la remettre en question, donc, pour que la connaissance avance.

Après discussion avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, on a décidé de poster notre article sur Hal, car au-delà des objectifs de publication de nos recherches, la diffusion des résultats est importante. En voici le résumé :

L’objectif de cet article est d’analyser les différences géographiques de salaire de France métropolitaine, en exploitant des données individuelles localisées de salaire pour l’année 2013 (données DADS), qui proposent notamment une décomposition fine des métiers en plus de 400 postes.

Nous estimons dans un premier temps des équations de salaire, avec comme variables explicatives des caractéristiques individuelles, des indicatrices géographiques et des indicatrices métiers. Nous montrons que les indicatrices métiers expliquent une part importante des différences de salaire, les indicatrices géographiques ne jouant qu’à la marge.

A métiers identiques, certains territoires, tous en Ile-de-France, présentent cependant des salaires significativement supérieurs à la moyenne. Un focus sur ces territoires montre que ces sursalaires s’expliquent pour une part importante par la présence des secteurs de la banque et de la finance et de l’activité des sièges sociaux, au sein desquels figurent des métiers relevant de marchés à très fortes inégalités de rémunération.

L’article est visible ici. N’hésitez pas à commenter.

Penser ce qui relie

C’est la conclusion de mon livre, son fil conducteur, aussi : plutôt que de considérer les territoires comme des entités en concurrence les unes avec les autres, il faut les voir comme des parties prenantes de systèmes interdépendants.

Le problème, c’est qu’on dispose de quantité de données par territoire, on est donc vite tenté de produire des classements sur tel ou tel indicateur de performance, se comparer à l’autre. A contrario, on dispose de peu de données sur les flux, sur tout ce qui traverse les territoires.

On dispose de peu de données, mais cela ne signifie pas qu’il n’en existe aucune. Il en existe sur les mobilités domicile-travail, sur les flux touristiques, sur les liens entre sièges sociaux et établissements, etc.

Parmi les chercheurs qui travaillent sur ce type de données, Nadine Catan. Le Monde vient de consacrer un article très bien fait relatif à une étude à laquelle elle a participé pour la Datar. L’article est visible ici (€), une synthèse de l’étude là.

Je souscris totalement à ce passage :

Passer de ville à système urbain permet de changer nos grilles de lecture des dynamiques territoriales et ainsi de modifier nos politiques publiques. Elus et développeurs sont appelés à mettre l’accent, non plus sur l’accumulation des populations et des emplois à un endroit donné, mais sur les connexions entre les différents lieux (…). Il faut aujourd’hui penser les villes, les métropoles, en termes de complémentarités et non plus se focaliser sur leurs avantages concurrentiels.

Je souscris et je me désole, dans le même temps, du peu de connaissance que les acteurs en charge de tel ou tel territoire ont de ces flux, de leur difficulté à comprendre que c’est ce qui importe. Au risque d’être lourd, j’insiste : l’enjeu n’est pas de penser ce qui sépare, mais de comprendre ce qui relie.

Bordeaux, une ville moyenne (la plus moyenne).

Comme promis, je vais écrire quelques billets en lien avec la sortie de mon dernier livre. Pas pour redire ce qu’il y a dedans, ce serait ballot : il faut que je maximise mes droits d’auteur. Plutôt pour faire des variations sur les mêmes thèmes.

Dans le chapitre trois (titré « des petits bouts de petits mondes ». J’adore ce titre. C’est mon préféré avec celui du chapitre de conclusion. Que je ne vous dirai pas. Cf. paragraphe précédent), j’insiste sur l’idée que pour comprendre les territoires, il faut repérer leurs spécialisations (les spécialisations des entreprises présentes, plutôt), voir comment ces entreprises s’insèrent dans des chaînes de valeur ajoutée de plus en plus fragmentées, s’interroger sur la qualité de leur spécialisation, etc.

Pour cela, on peut procéder de différentes manières. Dans l’ouvrage, j’insiste sur l’idée de commencer par regarder les activités plus présentes à tel endroit qu’ailleurs, l’hypothèse étant que ce ne doit pas être que le fruit du hasard. Puis de regarder plus précisément, en allant sur le terrain, quelles sont ces activités, ce que font les entreprises, comment elles sont positionnées sur leurs marchés.

Aujourd’hui, j’ai décidé de brasser autrement les statistiques, en comparant le profil global de spécialisation des territoires français par rapport à la moyenne France entière. L’idée est de repérer les territoires dont le profil est très atypique (ils sont spécialisés dans des secteurs beaucoup moins présents ailleurs) et d’autres territoires moins atypiques (le poids des différents secteurs est assez peu différent de ce qu’on observe en moyenne).

Pour cela, on peut s’appuyer sur l’indice de Krugman (n’ayez pas peur, c’est très simple) : on regarde ce que pèse chaque secteur d’activité dans une zone, on compare à ce qu’il pèse France entière, si à chaque fois le poids est le même, à la fin l’indice vaut 0%, si à l’inverse les poids sont très différents, il tend vers 100%. Plus l’indice est élevé, plus la zone est atypique, plus l’indice est faible, plus la zone est proche de la moyenne.

J’ai calculé ces indices à l’échelle des zones d’emploi (304 en France métropolitaine, ce découpage est intéressant car basé sur une variable économique : les déplacements domicile-travail, en gros une bonne partie des gens qui y habitent y travaillent aussi), sur des données en 88 secteurs d’activité (les spécialisations se jouent à des échelles sectorielles assez fines), pour l’ensemble des actifs occupés (données Insee clap 2013) et pour le sous-ensemble du secteur privé (données Acoss de 2008 à 2016).

Plusieurs constats :

  • les résultats sur l’ensemble de l’emploi (Insee) ou sur le sous-ensemble de l’emploi privé (Acoss) sont très bien corrélés (r=95%). L’introduction de l’emploi public ne modifie donc pas substantiellement les résultats sur les différences de spécialisation des territoires,
  • la moyenne et la médiane des indices sont cependant plus faibles quand on raisonne sur l’ensemble public + privé (moyenne et médiane de 24%) que si on se contente de regarder le privé (moyenne et médiane de 27%) : l’activité publique lisse donc un peu les différences de spécialisation, d’exposition aux chocs qui affectent tel ou tel secteur, donc,
  • je me suis amusé à regarder si le fait d’être très différent de la moyenne en termes de spécialisation, ou au contraire très proche de la moyenne, lors d’une année donnée (en l’occurrence en 2008) avait une incidence sur la croissance de l’emploi sur la période d’après (sur 2008-2016). La réponse est non, corrélation très faible (r=-12%) : des zones atypiques ont une bonne dynamique, d’autres non, et réciproquement.

Au-delà de ces constats généraux, l’idée était de voir quels étaient les territoires dont la structure de spécialisation était la plus proche de la moyenne France entière, et ceux dont la structure était la plus éloignée.

Sur les plus éloignées, on trouve Sablé-sur-Sarthe, indice de Krugman de 49% en 2008, et bonne dynamique : croissance de l’emploi privé de 9% entre 2008 et 2016. Juste derrière, même région, la Ferté-Bernard, indice de Krugman de 47%, mais mauvaise dynamique, baisse de 11% de l’emploi privé.

A l’autre extrême, la zone d’emploi la plus proche de la moyenne française, c’est Bordeaux : indice de 8% (bonne dynamique en même temps, 9%, identique à Sablé-Sur-Sarthe. Bordeaux et Sablé-sur-Sarthe, en termes de dynamique, sont donc très proches : le hasard statistico-politique).

Vous voulez savoir à quoi ressemble la France, en moyenne ? Regardez Bordeaux. Je l’avais constaté à l’échelle régionale, en analysant les différences de PIB par habitant et en les décomposant : en ex-Aquitaine, rien ne ressortait. L’ex-Aquitaine, c’est la France en plus petit.

Bordeaux est donc une ville moyenne. C’est même la plus moyenne des villes de France, sur l’aspect spécialisation. Ce qui n’est pas très grave : on peut être dynamique tout en étant moyen.

Pour compléter un peu, même si Bordeaux ressemble grave à la moyenne française, on peut détecter les secteurs qui contribuent le plus à cet indice de 8%, les secteurs qui s’écartent donc le plus du poids moyen de France métropolitaine. Pour Bordeaux, les deux secteurs les plus atypiques sont « cultures et production animale », d’une part, et « industries alimentaires », d’autre part. A eux deux (sur près de 90 secteurs), ils expliquent 27% de l’écart. Bordeaux ressemble étrangement à la France, mis à part le Bordeaux.