Dynamique géographique de l’emploi en Belgique - Déterminants et impact des TIC

B. Les variables explicatives: tests de significativité

Après avoir structuré les facteurs potentiels de la dynamique de localisation des activités économiques en cinq grandes pistes d'explication, nous proposons maintenant de définir précisément l'ensemble des variables potentiellement explicatives de l'intensité de la croissance locale de l'emploi. Chacune de ces variables se réfère plus spécifiquement à un des cinq `blocs' mentionnés ci-avant.

Nous avons fait le choix d'approcher la localisation des activités économiques à partir de celle de l'emploi. La variable à expliquer est donc le taux de croissance annuel moyen de l'emploi salarié dans la commune i, sur la période 1987-20001, calculé de la manière suivante:

avec Xi: nombre de postes de travail dans la commune i

t: nombre d'années écoulées entre le dé but et la fin de la période (ici: 13 ans)

Les secteurs privé, tertiaire privé et manufacturier sont testés successivement afin de déceler des différences dans les coefficients estimés. L'effet des variables sur l'intensité de la croissance est estimé par la méthode des moindres carrés2. Toutefois, l'inclusion d'un lag spatial dans le modèle reprenant l'ensemble des variables exogènes implique l'utilisation de la méthode de maximum de vraisemblance.

Avant d'aborder les résultats des tests économétriques, nous représentons à l'aide de l'outil cartographique la variable potentiellement explicative prise en considération. Pour chaque variable, nous énonçons également une hypothèse sur le sens de la relation attendue (théoriquement) avec la variable à expliquer.

Toutefois, dans l'interprétation des coefficients estimés, le lecteur est invité à retenir le signe des coefficients, davantage que leur valeur exacte. En effet, étant donné le caractère expérimental de la démarche, il n'existe pas encore de véritable étalon théorique à partir duquel il est possible de comparer la valeur estimée. De plus, les tests de robustesse effectués pour les différentes variables indiquent des variations parfois sensibles de valeurs des coefficients estimés, mais pas de modification de signe ni de degré de significativité.

1. Avantages de localisation

L'influence des avantages de localisation peut être mesurée en envisageant la distance euclidienne minimale entre la commune i et la source d'avantages de localisation. On suppose également que l'influence de la distance n'est pas linéaire dans l'espace (existence de seuils par exemple), le carré de la distance est également repris comme variable exogène. Les hypothèses suivantes font donc l'objet de tests:

  1. la croissance locale est plus forte dans les lieux proches du cbd (Central Business District) d'une métropole internationale.
    --> di-Bxls où di-Bxls est la distance entre le centroïde de la commune i et le centroïde de la région de Bruxelles-Capitale (19 communes agrégées).
  2. la croissance locale est plus forte dans les lieux proches d'un aéroport international.
    --> di-Zav où di-Zav est la distance entre le centroïde de la commune i et l'aéroport de Bruxelles-national.
  3. la croissance locale est plus forte dans les lieux proches d'un port international.
    --> di-Port où di-Port est la distance minimale entre le centroïde de la commune i et un port international (Anvers, Gand, Zeebrugge et Dunkerke).
  4. la croissance locale est plus forte dans les lieux ayant un accès direct à l'autoroute.
    --> AcAUTDum AcAUTDum est une variable dummy indiquant si le lieu i a un accès direct à l'autoroute (distance inférieure à 5 km entre le centroïde de la commune et la sortie d'autoroute la plus proche).

À titre d'exemple, nous reproduisons ci-après la carte des bandes de distance croissante de l'ensemble des communes à l'aéroport de Zaventem. La carte d'accessibilité à l'autoroute est reprise en annexe.

CARTE 6 - Distance minimale à vol d'oiseau (en km) à l'aéroport de Zaventem
(le centroïde de la commune est utilisé pour le calcul des distances)

Source: Traitement propre, d'après les données géographiques de l'ign.

Les résultats des tests économétriques sont fournis dans le tableau ci-dessous. Comme nous pouvons supposer que l'effet de la proximité à une source d'avantage de localisation n'est pas linéaire dans l'espace, nous intégrons également le carré et le cube de la distance dans le modèle économétrique.

TABLEAU 4 - Avantages de localisation: résultats des régressions par mco avec la distance, la distance au carré et la distance au cube
 
Emploi privé
Emploi tertiaire privé
Emploi manufacturier
Distance à Bruxelles
R²: 0,015
R²: 0,040
R²: 0,032
 
F: 5,2 *
F: 10,3 **
F: 7,4 **
Constante
0,032 **
0,049 **
0,007
DiBx
-7,3 e-4
-4,6 e-4
-1,0 e-3
DiBx ²
9,6 e-6
4,8 e-6
1,7 e-5
DiBx ³
-3,8 e-8
-2,0 e-8
-6,8 e-8
Distance à Zaventem
R²: 0,034
R²: 0,058
R²: 0,027
 
F: 7,7 **
F: 12,2 **
F: 6,8 **
Constante
0,041 **
0,058 **
0,013
DiZa
-1,0 e-3 **
-7,7 e-4 *
-1,2 e-3
DiZa ²
1,3 e-5 *
7,7 e-6
1,9 e-5
DiZa ³
-4,7 e-8
-2,8 e-8
-7,2 e-8
Distance à un port
R²: 0,009
R²: 0,063
R²: 0,017
 
F: 4,1
F: 11,3 **
F: 5,3 **
Constante
0,022 **
0,045 **
-0,002
DiPo
-1,6 e-4
-2,1 e-4
-3,5 e-4
DiPo ²
1,8 e-6
5,4 e-7
6,1 e-6
DiPo ³
-6,9 e-9
-1,3 e-9
-2,1 e-8
Accès à l'autoroute
0,0045 *
0,0055 **
0,0075 *

* Statistiquement significatif à l'ordre de 0,05

** Statistiquement significatif à l'ordre de 0,01

Les faibles coefficients de détermination (R²) obtenus pour tous les modèles de croissance uniquement basés sur la distance à une source d'avantages de localisation révèlent la faiblesse de ces derniers comme facteurs explicatifs de la dynamique économique locale. Ce résultat corrobore les hypothèses reprises dans d'autres études empiriques (voir par exemple Glaeser et al., 1992): les avantages naturels ont fortement contribué par le passé à forger le paysage économique actuel, mais sont relativement pauvres pour expliquer les comportements récents en matière de localisation. Cette constatation ne vaut néanmoins que pour les différenciations internes à la Belgique: la question de l'importance d'un aéroport international, d'une métropole ou de ports internationaux sur la croissance de l'ensemble du territoire belge n'est bien évidemment pas abordée ici. De plus, la proximité de l'aéroport ou d'un port peut être encore contraignante pour certains types d'activités comme le fret et la logistique.

Si nous envisageons les avantages de localisation individuellement, nous remarquons que seuls l'accessibilité à l'autoroute et la distance à Zaventem exercent encore une influence positive et significative sur la croissance locale de l'emploi. L'effet absolu de l'accessibilité à l'autoroute reste cependant relativement faible: pour l'emploi privé par exemple, le fait de se trouver dans une commune ayant un accès rapide à l'autoroute augmente la croissance de 0,45 %. En Belgique, le réseau autoroutier, de par sa forte densité, présente un caractère relativement ubiquiste, de sorte que ce facteur soit peu discriminatoire entre communes. Concernant la proximité à Zaventem, la significativité de la distance est plus élevée que celle de la distance au carré et au cube, ce qui indique que l'effet de la proximité à l'aéroport se marque localement et devient non significatif au-delà d'une certaine distance3.

2. Taille du marché

Afin de déterminer la taille du marché dans la commune i, nous prenons en compte deux variables `proxy' qui caractérisent l'importance du marché: la valeur ajoutée brute au lieu de travail et le revenu imposable total des résidents. À défaut de données géographiques sur les consommations intermédiaires ou encore l'output, la valeur ajoutée brute peut être une mesure `proxy' de l'importance du marché pour les firmes ayant d'autres firmes pour clients. Cette variable est disponible par arrondissement; chaque commune se voit affectée la valeur de l'arrondissement auquel elle appartient. Le revenu imposable total des ménages est utilisé comme estimateur de l'importance du marché de consommation finale. Cette variable est disponible par commune.

Comme le marché auquel les firmes s'adressent est en général de taille supérieure à la commune, nous ajoutons à la valeur de chaque commune une composante supra-locale, moyenne des valeurs des entités se situant à moins de 50 km, pondérée par l'inverse de la distance.

MSi (Market Size) est la taille du marché au lieu i, Xi et Xj sont les valeurs de la variable proxy aux lieux i et j (le lieu j se situant à moins de 50 km de i), dijá est la distance euclidienne entre i et j élevée à la puissance á (ici, nous fixons á égal à 1).

En fonction des éléments théoriques tirés de la littérature, nous proposons de tester les hypothèses suivantes:

  1. La croissance locale est plus forte dans les régions caractérisées par une taille du marché élevé au temps initial
    --> MSi, 1987, où MSi est successivement approché à partir de la valeur ajoutée brute par arrondissement et du revenu disponible total des résidents.
  2. La croissance locale est plus forte dans les régions caractérisées par une taille du marché dont la croissance est plus forte que la moyenne (`demand shifts') 4
    --> 2000-1987 MSi - ì), où MSi est successivement approché à partir de la valeur ajoutée brute par arrondissement et du revenu disponible total des résidents; ì représente la croissance moyenne de la taille du marché des communes.

Afin d'éliminer les effets des prix sur la valeur ajoutée et les revenus, ces deux variables sont évaluées à prix constants en utilisant les déflateurs du pib et de la consommation privée.

La carte illustrant la taille du marché par commune au temps initial en se basant sur le revenu imposable total des ménages est reproduite ci-dessous. Les cartes illustrant la taille du marché par commune au temps initial sur base de la valeur ajoutée, ainsi que l'évolution de la taille du marché sur la période 1987-2000 sont reproduites en annexe.

CARTE 7 - Taille du marché en 1987 approché par le revenu imposable total des ménages par commune
(en prenant en compte l'influence de la proximité des communes)

Source: Traitement propre d'après les chiffres de l'ins (statistiques financières).

Au temps initial (1987) se dessine clairement le centre de gravité de l'économie belge en terme de potentiel de marché de consommation finale et intermédiaire: le triangle Bruxelles-Anvers-Gand, avec des extensions sur le Brabant wallon jusque Charleroi, ainsi qu'à l'est dans les régions de Leuven et de la Campine anversoise. Liège semble être la seule des 5 grandes régions urbaines belges présentant une position ex-centrée par rapport à ce centre de gravité. Les cartes de croissance de la taille du marché quant à elles font ressortir des espaces d'évolution différentielle. Le centre de gravité de l'espace économique belge a ainsi tendance à se déplacer vers l'est, dans la périphérie de Bruxelles et d'Anvers. Cependant, les évolutions apparaissent contrastées en fonction de la mesure de la taille du marché: des évolutions défavorables caractérisent les centres des cinq grandes régions urbaines en termes de revenu disponible (fuite des ménages aisés en périphérie), alors que certains de ces centres enregistrent encore des croissances supérieures à la moyenne en termes de valeur ajoutée (Bruxelles est le cas le plus frappant). Ainsi, les communes se situant dans un rayon d'environ 30 km de Gand enregistrent une évolution favorable en termes de revenu disponible total, alors que ce n'est pas généralisé en termes de valeur ajoutée.

Les résultats des régressions de chacune des proxies du potentiel de marché sont présentés ci-après.

TABLEAU 5 - Influence de la taille du marché au temps initial (1987) et de la croissance du potentiel de marché (1987-2000) sur la croissance locale de l'emploi: résultats des régressions
 
Emploi privé
Emploi tertiaire privé
Emploi manufacturier
Base: valeur ajoutée par arrondissement
R²: 0,030
F: 7,7 **
R²: 0,067
F: 13,4 **
R²: 0,003
F: 3,4
Constante
-0,0041
0,0047
0,0065
Taille initiale
1,51 e-8 *
3,19 e-8 **
-1,41 e-8
Croissance taille
0,374 **
0,471 **
-0,110
Base: revenu imposable des ménages
R²: 0,063
F: 12,4 **
R²: 0,152
F: 28,5 **
R²: 0,022
F: 6,5 **
Constante
-0,151 **
-0,229 **
-0,082
Taille initiale
1,27 e-7 *
3,32 e-7 **
-2,41 e-7
Croissance taille
3,49 **
5,34 **
2,02 *

* Statistiquement significatif à l'ordre de 0,05

** Statistiquement significatif à l'ordre de 0,01

Source: traitement propre d'après les chiffres de l'icn (Comptes régionaux) et de l'ins (statistiques financières).

L'importance de la taille du marché se marque principalement pour l'emploi tertiaire privé: c'est pour ce secteur que les coefficients sont les plus significatifs et traduisent un impact sensible. L'impact de la proximité du marché est positif, aussi bien en termes de niveau initial que d'évolution. En d'autres termes, la croissance locale de l'emploi du secteur tertiaire privé est d'autant plus élevée que la commune est proche du centre de gravité économique de la Belgique et des zones où le marché est également en forte croissance. Par contre, la croissance locale de l'emploi manufacturier ne semble pas affectée de manière significative par la proximité du marché envisagé sous l'angle du niveau initial de valeur ajoutée ou de pouvoir d'achat. Seule la croissance de ceux-ci sur la période semble avoir un effet positif. Plusieurs pistes d'explication peuvent être avancées quant à la faiblesse de l'impact de la taille du marché sur la croissance de l'emploi manufacturier. Il peut tout d'abord s'agir du découplage entre croissance de l'emploi et croissance de la valeur ajoutée qui est principalement le fait de l'industrie manufacturière où les gains de productivité au détriment de l'emploi sont les plus élevés. Dans les régions `centrales', la croissance de l'output manufacturier pourrait être élevée sans que cela ne se fasse ressentir sur la croissance de l'emploi. Ensuite, il est possible que la localisation des firmes manufacturières soit moins sensible à la proximité du marché au cours de la période, tandis que les forces de congestion se montrent particulièrement actives pour ce secteur (cf. point 5 ci-après).

3. Tissu économique local - externalités de croissance

Trois variables sont utilisées pour caractériser le tissu économique local initial en fonction des théories de la croissance endogène : le niveau d'emploi, le degré de spécialisation et le degré de concurrence. Soit i (i=1,...,m) la ième commune et k (k=1, ..., n) le kème secteur. Quatre hypothèses peuvent être testées quant à l'effet attendu des caractéristiques du tissu local sur la croissance:

  1. la croissance locale est moins forte si le niveau initial d'emploi rapporté à la population locale est élevé (hypothèse de â-convergence à l'échelle nationale)
    --> (Li,1987 / Popi,1987)
  2. la croissance locale est plus forte (cf. Jacobs) vs moins forte (cf. mar) dans les lieux caractérisés par une grande diversité des activités économiques. Nous proposons d'utiliser l'opposé de l'indice d'Herfindahl local de `non-diversité':
    --> (1 - IH*i 1987) où
  3. la croissance locale est plus forte (cf. Porter)/moins forte (cf. mar) s'il y a une forte concurrence locale (inter-sectorielle) initialement. Le degré de concurrence locale est calculé comme le nombre de firmes locales divisé par l'emploi local
    --> DCi 1987 où DCi = Fi/Li avec F: nombre d'établissements
  4. la croissance locale d'un secteur est moins forte dans les lieux caractérisés par une très faible densité des activités économiques. Il s'agit de tester l'hypothèse d'un seuil minimum de densité pour que les externalités puissent être captées par les firmes.
    --> LDdum où LDdum (Low density dummy) est une variable dummy qui prend la valeur 1 si la commune fait partie des 25 % de communes ayant la plus faible densité (nombre d'emplois par km2)

Les résultats des tests économétriques de ces variables sont repris dans le tableau ci-dessous.

TABLEAU 6 - Influence des caractéristiques du tissu économique local sur la croissance locale de l'emploi: résultats des régressions
 
Emploi privé
Emploi tertiaire privé
Emploi manufacturier
 
R²: 0,175
F: 32,4 **
R²: 0,044
F: 7,7 **
R²: 0,156
F: 29,6 **
Constante
0,005
0,024 **
-0,004
Emploi/pop. t0
0,026
0,024
-0,050
Spécialisation
-0,069 **
-0,007
-0,026 *
Concurrence locale
0,139 **
0,058 *
0,137 **
Faible densité emploi
-0,006 *
-0,014 **
-0,004

* Statistiquement significatif à l'ordre de 0,05

** Statistiquement significatif à l'ordre de 0,01

Source: traitement propre d'après les chiffres de l'ins.

Sous l'hypothèse de convergence des communes en matière d'emploi, le coefficient de régression pour la variable emploi/population devrait être négatif. À la lecture des résultats, il semble que ce phénomène de convergence des zones peu fournies en emploi au temps initial n'est pas significatif pour la période 1987-2000. En d'autres termes, on n'observe pas de phénomène de rattrapage des zones ayant un faible rapport emploi-population. Cette constatation doit être nuancée pour le secteur manufacturier où le coefficient négatif de cette variable indique une tendance au rattrapage, mais ce coefficient n'est pas significativement différent de 0 (p-value de 0,30).

Par contre, les autres variables caractérisant le tissu économique local sont très significatives. Ainsi, la spécialisation sectorielle d'une commune tend à diminuer la croissance de cette même commune. Quant au degré de concurrence locale, il tend à contribuer positivement à la croissance de l'emploi des communes. Ces résultats vont dans le sens de la théorie de Jacobs, à savoir que la croissance locale est davantage stimulée lorsque l'on est en présence de nombreuses firmes appartenant à différents secteurs d'activité; cette composition particulière semble être la plus propice à l'apparition d'externalités dynamiques, c'est-à-dire des effets bénéfiques entre firmes localisées au même endroit.

L'existence d'un seuil de densité d'activité minimale pour l'apparition de telles externalités semble également se profiler au vu des résultats, bien que celui-ci ne soit pas significatif pour l'emploi manufacturier. D'un point de vue interprétatif, le seuil de densité peut être envisagé comme la configuration locale minimale requise pour l'existence d'échanges informels d'informations, de travailleurs entre les firmes, propice au développement endogène de la localité.

Enfin, il est frappant de constater que les variables relatives au tissu économique local ont un faible pouvoir explicatif en ce qui concerne le secteur tertiaire privé. Le coefficient de détermination est ainsi nettement plus faible que ceux obtenus pour le secteur privé dans son ensemble, ainsi que pour le secteur manufacturier. Pour le secteur tertiaire, d'autres facteurs de localisation sont plus pertinents en vue d'expliquer les différentiels de croissance entre communes (cf. autres blocs de variables).

4. Qualification de la main-d'œuvre et niveau salarial

Les deux hypothèses que l'on cherche à tester concernant la main d'oeuvre sont les suivantes:

  1. la croissance locale est plus forte dans les lieux caractérisés par une forte proportion de personnes hautement qualifiées.
    --> QualifBE i,91 où QualifBE i,91 est la proportion de personnes possédant un diplôme de l'enseignement supérieur dans la population active du bassin d'emploi dont la commune fait partie. Le bassin d'emploi semble en effet mieux circonscrire la main-d'œuvre disponible à laquelle une entreprise peut avoir recours dans le cadre de ses activités, en raison des nombreuses navettes entre communes, indicatrices d'une dichotomie entre lieu de résidence et lieu de travail5. Nous utilisons la délimitation des bassins d'emploi (47) issue de la méthodologie de De Wasseige et al. (2000) sur base des données de navetteurs du Recensement de 1991.

Par ailleurs, nous incluons une variable dummy prenant la valeur unitaire si la commune se situe dans un bassin d'emploi caractérisé par une part élevée de personnes peu formées6 (niveau de diplôme maximum: secondaire inférieur).

  1. la croissance locale est plus forte dans les zones à faible coût de main-d'œuvre.
    --> Wage95 où Wage95 est le niveau de salaire moyen du secteur privé de l'arrondissement dont la commune fait partie. Les données proviennent des Comptes Nationaux pour l'année 19957.

Les cartes ci-après reproduisent la distribution géographique du niveau de formation par commune et du niveau de salaire par arrondissement (le niveau de formation par bassin d'emploi est repris en annexe).

CARTE 8 - Niveau de formation de la main-d'œuvre en 1991: part des diplômés de l'enseignement supérieur dans la population active par commune

Source: Traitement propre d'après les chiffres du Recensement de 1991.

CARTE 9 - Niveau de salaire moyen par arrondissement en 1995

Source: Traitement propre d'après les chiffres de l'icn.

Avant de passer aux tests économétriques, quelques commentaires s'avèrent nécessaires. Tout d'abord, on peut remarquer l'influence des pôles universitaires sur le niveau de formation de la population active: à proximité de ces pôles, le niveau de formation est nettement plus élevé que la moyenne belge (cf. Devogelaer, 2002). À noter également que ces pôles universitaires et les communes ayant une forte proportion de main-d'œuvre hautement formée se situent principalement dans les grandes régions urbaines du Royaume, à l'exception notoire de Charleroi, ainsi que dans la plupart des autres régions urbaines (comme Namur, Mons, Bruges, Hasselt). Notons cependant que les établissements de l'enseignement supérieur non universitaire sont davantage dispersés géographiquement que les institutions universitaires; la concentration urbaine des diplômés de l'enseignement supérieur trouve donc d'autres explications.

Quant au niveau de salaire, nous mentionnons ci-avant qu'il est fixé dans une large mesure par la négociation salariale à l'échelle fédérale, et ensuite sectorielle. Les fortes variations régionales qui sont perceptibles sur la carte ci-dessus pourraient résulter du niveau de formation différencié de la main-d'œuvre entre régions et d'une spécialisation sectorielle régionale différente. Le coefficient de corrélation entre les deux variables de niveau de formation et de salaire (par arrondissement) est de l'ordre de 0,80, et cette coïncidence spatiale est parfaitement illustrée en comparant les deux cartes ci-dessus. Étant donné cette forte multi-colinéarité, nous ne reprenons pas la variable `niveau de salaire' dans les tests économétriques ci-après.

TABLEAU 7 - Influence du niveau de formation de la main-d'œuvre des bassins d'emploi sur la croissance locale de l'emploi: résultats des régressions
 
Emploi privé
Emploi tertiaire privé
Emploi manufacturier
 
R²: 0,024
F: 7,2 **
R²: 0,068
F: 13,1 **
R²: 0,005
F: 3,4
Constante
0,0134 *
0,028 **
0,021
Part haut niveau de formation
0,0254
0,0441
-0,0831
Dummy part bas niveau de formation
-0,0067 **
-0,0122 **
-0,0005

* Statistiquement significatif à l'ordre de 0,05

** Statistiquement significatif à l'ordre de 0,01

Source: traitement propre d'après les chiffres de l'ins et la délimitation des bassins d'emploi de DeWasseige et al. (2000).

Il apparaît que le niveau de diplôme obtenu est une variable qui influence positivement la croissance locale de l'emploi. Cependant, le pouvoir explicatif de cette variable est relativement faible comme le témoigne les coefficients de détermination peu élevés. L'influence est plus marquée dans le secteur tertiaire privé, alors que son rôle est nul pour expliquer les croissances locales de l'emploi manufacturier. Les communes comportant une population active particulièrement bien formée enregistrent une plus forte croissance, quoique non significative. En fait, ce sont surtout les bassins d'emploi avec un faible niveau de formation de la main-d'œuvre qui semblent constituer un frein pour la croissance de l'emploi tertiaire privé. Enfin, la faiblesse du pouvoir explicatif de la variable niveau de formation (faibles R²) n'implique pas nécessairement une faible pertinence de celle-ci en tant que facteur de localisation: les zones caractérisées par un avantage comparatif en termes de formation de main-d'œuvre sont également des zones comportant de nombreuses forces répulsives, que nous proposons d'aborder maintenant.

5. Forces de dispersion

En vue de tester les facteurs de dispersion mentionnés en point 2.1.5, nous formulons les hypothèses suivantes:

  1. la croissance locale est moins forte là où les prix immobiliers sont élevés.
    --> Pimmob87 où Pimmob87 représente le prix moyen au m² des bâtiments commerciaux et industriels8 (source: ins, statistiques de ventes de biens immobiliers).
  2. la croissance locale est moins forte là où la congestion autoroutière est élevée.
    --> CongAuto où CongAuto représente un indice de congestion autoroutière du lieu i, calculé à partir des taux de saturation des autoroutes aux heures de pointe (source: spf Transport et infrastructure).
  3. la croissance locale est moins forte là où les taux de taxation sont les plus élevés.
    --> Taxe92 où Taxe92 représente le taux global de précompte immobilier pour les bâtiments commerciaux par commune (source: Dexia banque).
  4. la croissance locale est plus forte là où des zones d'activité économique sont rendues disponibles (création et/ou extension)9.
    --> (ZAE2000 - ZAE1987) où ZAE (zone d'activité économique) représente la superficie des terrains industriels et commerciaux du lieu i (source: statistiques cadastrales de l'ins).

Passons en revue la distribution géographique de ces quatre variables à l'aide de l'outil cartographique.

CARTE 10 - Niveau des prix au m² des bâtiments commerciaux et industriels: moyenne par commune de 1986 à 1990

Source: Traitement propre d'après les chiffres de l'ins (statistiques financières).

Les prix immobiliers des bâtiments commerciaux et industriels sont extrêmement volatiles étant donné la diversité des biens faisant l'objet d'une vente. Cependant, le calcul de la moyenne sur quelques années (ici 5 ans de 1986-2000) permet d'avoir une perception, certes grossière, du niveau des prix au m² en début de période. Le niveau des prix est particulièrement élevé dans les grands centres urbains et dans beaucoup de communes périphériques à ces centres urbains. Les communes côtières se révèlent également très onéreuses, sans doute en partie à cause de la très forte pression résidentielle. Cette hypothèse peut s'appliquer également à quelques communes du sud du sillon Sambre et Meuse.

CARTE 11 - Niveau de congestion autoroutière en 1985: moyenne par arrondissement

Source: Traitement propre d'après les chiffres du trafic routier du spf Mobilité et Transports.

Le niveau de saturation routière est défini comme le trafic horaire le plus élevé lors des jours de travail divisé par le nombre de bandes d'autoroute et une mesure approchant la capacité horaire de flux autoroutier (estimée par le spf mobilité et transports à 2000 véhicules par heure). Les données de trafic sont récoltées par tronçon d'autoroute; la carte en annexe reproduit le niveau de saturation par tronçon d'autoroute en 198510. On peut y voir très clairement que la congestion autoroutière, au début de la période d'investigation, est une problématique concernant les trois grandes régions urbaines de Bruxelles, d'Anvers et de Gand ainsi que les zones se situant entre celles-ci. Agrégées par arrondissement, les données de taux moyens de saturation reflètent assez remarquablement la carte du potentiel de marché déjà mentionnée ci-dessus (cf. annexe). Cette coïncidence spatiale semble somme toute assez logique: les régions centrales de l'économie belge sont également celles qui génèrent et/ou sont réceptrices des flux de personnes et de marchandises11.

CARTE 12 - Taux global de précompte immobilier par commune en 1997

Source: Traitement propre d'après les données de la banque Dexia.

La carte ci-dessus représente les différences communales en matière de taxation globale au précompte immobilier pour l'année 199712. Le taux global par commune tient compte de trois composantes: le taux de base régional, les centimes additionnels provinciaux et communaux13. Cette dernière composante est prédominante dans le niveau global du taux et constitue d'ailleurs la principale recette fiscale des communes (au niveau du Royaume, 44,0 % des recettes fiscales proviennent des additionnels au précompte immobilier, contre 35,7 % provenant des additionnels à l'impôt des personnes physiques). Le précompte immobilier ne constitue pas la seule pression fiscale pesant sur les entreprises au niveau local, puisque les communes perçoivent également directement des taxes sur les entreprises (personnel occupé, force motrice, distributeurs de billets) ainsi que sur les surfaces de bureau. Cependant, nous n'avons pas pu obtenir des données sur ces taxes directes; de plus, la taxation sur le précompte immobilier représente la pression fiscale la plus importante.

Les taux de taxation au précompte immobilier présentent une structuration géographique très prononcée. Ainsi, la Flandre se différencie nettement de la Wallonie par une pression fiscale beaucoup plus faible et ce, à quelques exceptions près (comme le niveau élevé de taxation dans le Westhoek). En Wallonie, deux provinces se démarquent par des taux très élevés: le Hainaut et le Luxembourg. Enfin, en ne considérant que l'espace intérieur aux régions urbaines, on remarque en général des taux relativement plus faibles en périphérie par rapport aux centres urbains, comme à Anvers, Bruxelles ou encore Liège.

CARTE 13 - Croissance annuelle moyenne de la superficie des zones consacrées aux activités économiques (période 1987-2000)

Source: Traitement propre d'après les chiffres de l'ins (statistiques cadastrales).

La croissance annuelle moyenne de la superficie des zones consacrées aux activités économiques est calculée pour la période d'investigation (1987-2000) d'après les statistiques cadastrales par commune de l'ins14. Une tendance nette se dessine au cours de la période: (i) une croissance de la superficie nettement supérieure en dehors de régions urbaines et en périphérie de la plupart des régions urbaines; (ii) une stagnation dans les centres urbains et dans bon nombre de communes le long de l'axe Sambre et Meuse Mons-Liège. Cette stagnation peut être interprétée différemment selon les cas: soit une faible demande pour de nouvelles zones d'activité due à une faible croissance ou une décroissance économique locale, soit une contrainte sur l'offre de nouvelles zones d'activité étant donné la saturation territoriale de la commune en question (il n'y a plus de place pour de nouvelles zones ou de nouvelles extensions). C'est cette dernière piste d'interprétation qui nous conduit à inclure la croissance des zones d'activité économique comme force de dispersion15.

Les tests économétriques effectués sur les variables ci-dessus donnent les résultats suivants.

TABLEAU 8 - Forces de dispersion: effets sur la croissance de l'emploi sur la période 1987-2000
 
Emploi privé
Emploi tertiaire privé
Emploi manufacturier
 
R²: 0,207
F: 31,1 **
R²: 0,265
F: 41,0 **
R²: 0,081
F: 10,3 **
Constante
0,0189 **
0,0493 **
-0,0036
Prix immobiliers
1,7 e-8
-1,1 e-6 *
9,4 e-7
Saturation autoroutes
6,0 e-5
2,4 e-4 **
-3,5 e-4 *
Taxation locale
-4,1 e-4 **
-7,7 e-4 **
-1,4 e-4
Croissance de la superficie des zones d'activité économique
0,497 **
0,473 **
0,547 **

* Statistiquement significatif à l'ordre de 0,05

** Statistiquement significatif à l'ordre de 0,01

Source: traitement propre d'après les chiffres de l'ins, du spf Mobilité et Transports et de la banque Dexia.

De l'ensemble des blocs de variables analysées jusqu'à présent, les forces de dispersion semblent avoir l'influence la plus importante sur la croissance locale de l'emploi privé (coefficient de détermination de 0,21). Mais les différentes forces de dispersion ne semblent pas affecter de la même manière les dynamiques locales d'emploi. Il apparaît que deux facteurs jouent un rôle prépondérant: le niveau de taxation locale et la croissance des zones d'activité économique. Ces deux facteurs ont l'effet attendu sur la croissance locale de l'emploi: effet négatif pour le niveau de taxation, effet positif pour la croissance de la superficie consacrée aux activités économiques. Ce dernier résultat peut s'interpréter de la manière suivante: sur la période 1987-2000, la croissance de l'emploi a pris une forme extensive spatialement: les communes `gagnantes', c'est-à-dire celles qui ont enregistré les plus fortes croissances de leur emploi, sont surtout celles qui ont pu proposer de nouvelles zones d'activités économiques, soit sous la forme d'extensions de zones existantes, soit sous la forme de création de nouvelles zones.

Par contre, le niveau de saturation autoroutière et des prix immobiliers des bâtiments commerciaux et industriels n'ont pas d'impact significatif sur la croissance de l'emploi par commune; ces deux facteurs de dispersion présentent même un signe positif contre-intuitif, quoique non significatif.

En outre, les forces de dispersion ne sont pas équivalentes en fonction du secteur d'activité. Ainsi, elles sont particulièrement actives pour le secteur tertiaire privé (coefficient de détermination de 0,265). Aux niveaux de taxation locale et à la croissance de la superficie des zones d'activité, vient s'ajouter le niveau des prix immobiliers qui a un impact négatif conformément à l'intuition et à la théorie. Par contre, le niveau de saturation autoroutière semble être une force attractive avec un coefficient positif et hautement significatif. Ce résultat apparemment contre-intuitif mérite quelques commentaires. D'une part, l'agrégation des données de trafic autoroutier par arrondissement présente une faiblesse méthodologique car les communes d'un même arrondissement peuvent connaître des situations parfois opposées en termes de saturation autoroutière. D'autre part, et c'est sans doute l'argument majeur, les zones à haute saturation correspondent relativement bien aux zones caractérisées par une force attractive puissante pour les entreprises, à savoir un haut potentiel de marché (corrélation de 0,70 avec le potentiel de pouvoir d'achat au temps initial). Dans la réalité, l'effet centrifuge - c'est-à-dire poussant les entreprises en dehors des zones urbaines - de la saturation autoroutière peut être partiellement compensé, voire dépassé par l'effet centripète - c'est-à-dire attirant les entreprises dans les zones urbaines - de l'importance du marché. Dans le cas belge, ce dernier semble l'emporter sur le premier, du moins pour les entreprises du secteur tertiaire privé.

Pour le secteur manufacturier, le type de forces de dispersion à l'œuvre ne présente pas un profil identique. Comme pour l'emploi tertiaire, la croissance de la superficie des zones d'activité économique est un facteur hautement significatif de la croissance locale de l'emploi manufacturier. Par contre, le niveau de taxation locale n'est plus significatif. Concernant les deux autres forces de dispersion, leur effet est opposé à ce que l'on constate pour le secteur tertiaire privé: impact non significatif du niveau des prix immobiliers, impact négatif de la congestion autoroutière.

1Dans la littérature, deux pistes sont possibles quant au choix de la variable à expliquer: (i) soit on essaie d'expliquer l'évolution du niveau d'emploi dans chaque entité entre le temps initial et le temps final de la période (cf. Glaeser et al., 1992; Forni et Paba, 2001; Dumais et al., 1997). La spécification de la variable `évolution' peut être logarithmique, ce qui permet de diminuer le poids des outlyers (cf. Dumais et al., 1997); (ii) soit on essaie d'expliquer non pas l'évolution du niveau d'emploi mais bien l'évolution de l'importance des déterminants à différentes sous-périodes. C'est l'approche adoptée par Midelfart-Knarvik et al. (2000).

2Étant donné l'importance de variance dépendant du terme d'erreur dans les nombreuses formulations qui vont suivre, nous donnons les résultats d'estimateurs robustes à l'hétéroscédasticité.

3Une analyse par bande de distance a également été effectuée : elle est présentée en annexe 3.

4Notons cependant qu'un certain degré d'endogénéité existe entre la croissance de l'emploi et l'évolution de la taille du marché. En d'autres termes, il est difficile de déterminer la relation de cause à effet entre ces deux variables. Afin de procéder à une évaluation du sens de la relation, nous avons procédé à un test de Granger en divisant la période 1987-2000 en quatre sous-périodes. Ce test conclut à l'existence d'une relation de causalité bilatérale. Évolution géographique de l'emploi et du pouvoir d'achat semblent donc intimement liés.

5Il convient de mentionner que la comparaison des tests préliminaires sur l'impact du niveau de formation par commune et par bassin d'emploi indique un effet davantage significatif par bassin d'emploi. La délimitation par bassin d'emploi semble donc être plus pertinente pour l'étude de l'influence du niveau de formation sur la croissance.

6Contrairement à ce que l'on pourrait croire, la multi-collinéarité entre la part des personnes hautement qualifiées dans le bassin d'emploi auquel appartient la commune et la variable dummy relative à la part des personnes peu qualifiées est relativement faible.

7À notre connaissance, il n'existe pas de données pour les années antérieures à 1995, ni pour les communes.

8Étant donné l'extrême volatilité des prix au m² lors des ventes de bâtiments commerciaux ou industriels, il s'agit en fait de la moyenne des prix au m² des années 1986 à 1990, ce qui permet de lisser les valeurs communales.

9Cette variable est considérée comme force de dispersion dans la mesure où les villes-centres sont en grande partie saturées en urbanisation et ne peuvent donc plus proposer de nouvelles zones d'activité, contrairement aux autres types de communes qui possèdent encore de l'espace disponible.

10À défaut de données disponibles pour l'année initiale de la période d'investigation (1987), nous utilisons les données disponibles de l'année la plus proche de l'année initiale, à savoir 1985. En vue d'intégrer la congestion autoroutière comme force de dispersion ayant un impact sur les croissances communales, nous avons agrégé l'ensemble des tronçons autoroutiers par arrondissement, en prenant la moyenne des taux de saturation des tronçons. Il est en effet apparu que l'entité communale était peu pertinente comme référence en vue de l'agrégation des tronçons: seules les communes disposant d'au moins un tronçon d'autoroute étaient affectées d'une valeur de saturation. L'affectation des autres communes par interpolation spatiale s'est avérée non concluante.

11En 1999, la part de la route comme mode de transport était de 73 % pour le trafic de marchandises (en tonnes-km) et de 86 % pour le transport de passagers (en personnes-km). Source: sncb, stib et spf Transport et Mobilité.

12Nous n'avons pas pu obtenir des taux globaux pour les années antérieures, mais seulement les additionnels communaux. Le taux de précompte immobilier s'exprime en pourcentage du revenu cadastral. Le revenu cadastral est défini par la loi comme le revenu moyen normal net d'une année. Cependant les revenus cadastraux sont encore basés sur les valeurs locatives au 1er janvier 1975.

13La formule suivante permet le calcul du taux global de précompte immobilier:

13 TxPI = taux régional + {taux régional x (add. communaux + add. Provinciaux)} / 100

14La définition des zones d'activités économiques reprend les rubriques cadastrales de 2G à 2K, à savoir: ateliers et bâtiments industriels, bâtiments de stockage, immeubles de bureaux, bâtiments commerciaux.

15En effet, les zones présentant les croissances les plus faibles sont les régions `centrales'. Notons cependant qu'un certain degré d'endogénéité existe entre la croissance de l'emploi et la croissance des superficies consacrées aux zones d'activités économiques. En d'autres termes, il est difficile de déterminer la relation de cause à effet entre ces deux variables. Afin de procéder à une évaluation du sens de la relation, nous avons procédé à un test de Granger en divisant la période 1987-2000 en quatre sous-périodes. Ce test conclut à l'existence de la relation attendue, à savoir que la croissance de la superficie des zones d'activité économique influence la croissance de l'emploi privé.

 
 Dynamique géographique de l’emploi en Belgique - Déterminants et impact des TIC