INÉGALITÉS ÉCONOMIQUES AU SEIN DES …asrdlf2017.com/asrdlf2017_com/envoitextefinal/auteur/textedef/158.pdf · plus il y aura d’intégrations plus les disparités régionales

VERSIONDEL’ARTICLEPROVISOIRE

"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


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.


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,


4

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.


5

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%.


6

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.


7

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


8

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.


9

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.


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.


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


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


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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,


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


15

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


16

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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