[PDF] Trois essais sur les relations entre disparités socio-spatiales et

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Chapitre 4 - Analyse économétrique spatiale de la β-convergence β-convergence avec les techniques de l'économétrie spatiale, nous

évitons les biais dans l'inférence statistique dus à l'autocorrélation spatiale et nous obtenons

des estimations plus fiables de la vitesse de convergence. Parallèlement, notre démarche permet d'améliorer le modèle de

β-convergence dans

trois directions. Tout d'abord, sur le plan méthodologique, l'autocorrélation spatiale conduit à

une spécification minimale de β-convergence conditionnelle. Face à une approche qui consisterait à rechercher et à trouver l'ensemble des déterminants de la différenciation régionale des états réguliers en incluant des variables explicatives additionnelles dans un modèle de β-convergence conditionnelle, nous considérons à la place que l'autocorrélation spatiale absorbe tous ces effets (Fingleton, 1999). Ensuite, nous sommes en mesure d'estimer l'ampleur des effets de débordement géographiques sur le processus de croissance régionale et nous pouvons décrire le processus de diffusion spatiale correspondant. Enfin, le traitement

de l'hétérogénéité spatiale, sous la forme de régimes, permet de capter la polarisation Nord-

Sud observée dans les régions européennes et de l'interpréter comme des clubs de convergence spatiaux. Il apparaît ainsi que l'économétrie spatiale est un outil important pour souligner les

liens entre les théories de la croissance et les théories de l'économie géographique. Les études

empiriques que nous présentons dans ce chapitre s'inscrivent dans ce contexte mais n'ont pas pour ambition de tester formellement les modèles d'économie géographique. En effet, les

modèles estimés ne sont pas des équations réduites tirées d'un modèle de l'économie

géographique. Il s'agit simplement de modèles de

β-convergence dans lesquels

l'autocorrélation et l'hétérogénéité spatiales sont introduites. Notre objectif est plutôt

d'évaluer l'importance du rôle joué par la géographie dans le processus de croissance et de

convergence. Par ailleurs, les effets de débordement géographiques que nous estimons sont

plus généraux que les interactions de marché ou les externalités de connaissance traitées dans

les modèles d'économie géographique. En d'autres termes, nous proposons une méthode d'appréciation des effets de débordement géographiques, mais nous n'entrons pas dans la " boîte noire ». Enfin, pour des raisons techniques, les spécifications que nous utilisons supposent que les effets de débordement géographiques sont globaux. Elles ne nous

permettent donc pas de déterminer le caractère local ou global de ces effets, qui sont au centre

des modèles de la synthèse géographie-croissance (Kubo, 1995 ; Martin et Ottaviano, 1999).

L'étude empirique de

β-convergence sur les régions européennes réalisée dans ce

chapitre illustre ces différents points en suivant une progression qui consiste à s'intéresser

dans un premier temps à l'autocorrélation spatiale (section 41) et dans un second temps à

l'hétérogénéité spatiale (section 42). Cette procédure permet d'illustrer les techniques et les

apports propres à chaque effet spatial 66
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