Essays in spatial economics and clustering

Le trait le plus frappant de la géographie de l'activité économique est le fort degré de concentration spatiale, et ce dans la majorité des pays et à divers échelles géographiques. Michael Porter (1998, p.197) a introduit la notion de cluster qu'il définit comme étant « une concentration géographique d'entreprises liées entre elles, de fournisseurs spécialisés, de prestataires de services, de firmes d'industries connexes et d'institutions associées (universités, agences de normalisation ou organisations professionnelles, par exemple) dans un domaine particulier, qui s'affrontent et coopèrent ». Au cours des vingt dernières années, cette notion de cluster a connu un regain d'intérêt auprès des décideurs politiques, des agences de développement et des universitaires. Plusieurs pays et agences de développement ont construit leur stratégie de développement industriel sur les modèles de pôles de compétitivité. Malgré quelques succès de leur implantation au Brésil, aux États-Unis, au Japon, en France, en Finlande et en Italie, plusieurs études s'interrogent sur l'efficacité coût-bénéfices de telles politiques. En effet, bien que contribuant à l'augmentation de la productivité, des salaires et de l'emploi, la concentration spatiale de l'activité économique entraine des coûts qui sont très souvent ignorés ex ante : la congestion, la rareté de l'espace, la criminalité, la pollution, etc. Il y'a donc très peu d'évidences empiriques sur l'impact des politiques de promotion des clusters au niveau macroéconomique (voir Duranton, 2011; Duranton, Martin, Mayer, and Mayneris, 2012). Afin de mieux comprendre les causes et les implications des politiques de promotion des clusters, il est important de bien mesurer l'ampleur et le degré de concentration observé. Bien que cette question ait fait l'objet de nombreuses recherches, à ce jour, il n'existe pas d'indicateur statistique idéal de mesure de la concentration spatiale de l'activité économique. Cette thèse propose trois chapitres qui utilisent des données micro-géographiques et les méthodes d'estimation paramétrique et non-paramétrique afin (i) de fournir un portrait complet de l'état, l'ampleur et la dynamique de la concentration spatiale de l'activité manufacturière au Canada; (ii) de fournir des évidences empiriques qui permettent de mieux comprendre les déterminants de la concentration spatiale des industries et comment ces déterminants ont influencé les changements observés dans la concentration spatiale; et (iii) de proposer une nouvelle approche non-paramétrique de mesure de la concentration spatiale de plusieurs industries technologiquement liées. Le premier chapitre intitulé "An anatomy of the geographical concentration of Canadian manufacturing industries" est un travail empirique dans lequel nous analysons à l'aide de mesures de concentration spatiales récentes, les tendances de la concentration spatiale de l'activité économique et les changements observés au cours de la première décennie de 2000. Nos résultats montrent qu'en fonction des années et du niveau d'agrégation des secteurs, 40 à 60 % des industries sont concentrées dans l'espace géographique. Au cours de cette même période, on a observé une tendance à la déconcentration des activités manufacturières au Canada. La contribution majeure du chapitre est qu'il permet de suivre l'évolution dans le temps de la concentration spatiale et fait ressortir les schémas de localisation des exportateurs, des petits et des jeunes établissements qui sont considérés comme vitaux pour la création d'emploi, et le développement local et régional. Ce chapitre permet également de faire une comparaison directe entre les mesures discrètes et les mesures continues de concentration spatiale. Il contribue ainsi à l'évaluation de l'ampleur du Problème des Unités Spatiales Modifiables (MAUP). De plus, à notre connaissance, c'est la première fois que les mesures continues de concentration spatiale sont appliquées aux données canadiennes en particulier et Nord-américaines en général (voir Holmes et Stevens, 2004). Cependant, il reste silencieux sur les causes et les déterminants de cette tendance à la déconcentration des industries manufacturières au Canada. Dans le second chapitre intitulé "The world is not yet flat : Transport costs matter!" nous nous intéressons aux déterminants de la concentration spatiale. En utilisant un long panel (1992-2008), nous régressons la mesure de concentration spatiale de Duranton et Overman (2005), sur des mesures micro-géographiques et spatiales des coûts de transport, de l'exposition au commerce international, et des liens en amont et en aval. Nos résultats montrent que l'augmentation des coûts de transport, la concurrence accrue du fait des importations en provenance des pays à faibles coûts et l'accroissement de la distance vers les clients et les fournisseurs sont tous fortement associés à une baisse de la concentration spatiale des industries manufacturières au Canada. Ces effets sont importants. En effet, sur la période 1992-2008, les changements observés dans les coûts de transport, les importations en provenance des pays à faibles coûts, et l'accès aux intrants intermédiaires expliquent entre 20 et 60 % de la baisse observée dans la concentration spatiale des industries manufacturières au Canada. La principale contribution du chapitre est qu'il propose des évidences empiriques sur les déterminants de la concentration spatiale de l'activité économique en utilisant des mesures micro-géographiques et spatiales construites à des échelles industrielle et spatiale très fines. Ce chapitre révèle également un fait important. En effet, malgré la baisse historique observée dans les coûts de transport, ils continuent d'être un facteur déterminant de la structure industrielle et de la répartition spatiale des industries. Le dernier chapitre, intitulé "The determinants of localization : a conditional distance-based approach" s'appuie sur les deux premiers chapitres. Nous apportons un raffinement à l'approche de Duranton et Overman (2005). L'idée étant de proposer une approche qui permet d'atténuer le problème du découpage sectoriel et de se rapprocher ainsi de l'indice de concentration spatial idéal. Nous combinons d'une part l'approche de mesure de la concentration spatiale (à la Duranton et Overman, 2005) et l'approche de co-localisation (à la Ellison, Glaeser et Kerr, 2010), et d'autre part, nous associons ces mesures au degré avec lequel les industries échangent les biens, les travailleurs et les idées. L'objectif est de combiner des mesures de distances technologiques (non-géographiques) à des mesures de distances géographiques entre secteurs. Plus précisément, nous proposons une nouvelle approche non-paramétrique de mesure de la localisation de plusieurs industries similaires. Conditionnellement à la similarité des établissements dans un espace non-géographique (liens en amont et en aval, type de travailleurs ou technologie utilisée), notre approche permet de vérifier si ces établissements sont concentrés ou non dans l'espace géographique. Puisque l'espace non-géographique est construit à base des mécanismes de la 'Trinité Marshallienne', le test permet également de jauger leur importance. Nos résultats permettent de relever l'importance des liens en amont et en aval, et de l'accès à un bassin d'employés spécialisés dans les décisions de localisation des industries manufacturières. Nos résultats ne soutiennent pas l'importance de la technologie dans les décisions de co-localisation des industries. La contribution majeure de ce chapitre à la littérature sur la mesure de la concentration spatiale est qu'il propose un cadre unique qui permet de mesurer la co-agglomération des industries et de jauger de manière non-paramétrique l'importance des facteurs Marshalliens. Cette approche permet également d'atténuer le problème de la sensibilité des mesures existantes à un changement de nomenclature industrielle. Cependant, elle demeure sensible au découpage sectoriel en ce sens que la similarité des industries est mesurée à partir des données sectorielles agrégées. Un moyen de s'affranchir complètement du découpage sectoriel serait de mesurer la similarité à partir des données établissements et se rapprocher ainsi de l'indice idéal de concentration spatiale. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Concentration géographique, Micro-données géographiques, Canada, Industries manufacturières, Estimation paramétrique, Estimation non-paramétrique, Densité de Kernel Conditionnelle, Agglomération, Coûts de transport, Exposition au commerce international, Liens en amont et en aval, Trinité Marshallienne.

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