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Le contexte entrepreneurial et son influence spatialement différenciée sur le niveau de développement régional

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The entrepreneurial context and its spatially differentiated influence on the level of regional development Studies in regional science increasingly suggest that the environment of newly created firms determines the scope of their value creation, and their local economic impact, even regional. In this paper, we question to what extent the differences in the entrepreneurial context contribute to explain the differences in the level of regional development. Our results suggest a spatial heterogeneity of the influence of the entrepreneurial context on regional development. Consequently, encouraging business creation is not enough, it is also necessary to create the favorable conditions for creating companies whose sustainability and job creation rates are high. Classification JEL: C21, C26, R58
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Article accepté pour publication dans la revue Revue dEconomie Régionale et Urbaine parution 2019
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Le contexte entrepreneurial et son influence spatialement
differenciee sur le niveau de développement régional
Jean BONNET*
Normandie Univ, Unicaen, CNRS, CREM,
14000 CAEN, FRANCE
Sébastien BOURDIN**
EM Normandie, Laboratoire Métis
14000 CAEN
Faten GAZZAH*
Normandie Univ, Unicaen, CNRS, CREM,
14000 CAEN, FRANCE
* Université de Caen Normandie, CREM-CAEN, UMR CNRS 6211, Faculty SEGGAT,
esplanade de la paix, 14032 Caen, France. jean.bonnet@unicaen.fr, faten.gazzah@unicaen.fr.
** Ecole de Management de Normandie, Laboratoire Métis Département Economie des
territoires et développement durable - 9 rue Claude Bloch, 14052 Caen sbourdin@em-
normandie.fr www.sebastienbourdin.com
Résumé: Les travaux en science régionale évoquent de plus en plus que l'environnement des
entreprises nouvellement créées conditionne la portée de leur création de valeur, et de leur
impact économique local, voire régional. Nous interrogeons ici dans quelle mesure les
différences de contexte entrepreneurial contribuent en partie à expliquer les différences de
niveau de développement régional. Nos résultats montrent une hétérogénéité spatiale de
l’influence du contexte entrepreneurial sur le développement régional. Dans ce sens,
encourager la création d’entreprises ne suffit pas, il faut aussi et avant tout créer les conditions
favorables permettant de créer des entreprises dont la durabilité et les taux de création
d’emplois sont élevés.
Mots-clés : entrepreneuriat, inégalités régionales, convergence, GWR, Union européenne
Classification JEL : C21, C26, R58
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-1-
Introduction
Le contexte de la récente crise économique et financière qu’a subie l’Union
Européenne (UE) a eu un impact asymétrique sur les régions et a mis en exergue la plus ou
moins grande résilience des territoires (Capello et al., 2015 ; Dijkstra et al.. 2015). La
situation du système financier européen reste délicate, les finances publiques ont été durement
touchées avec des niveaux de dette dépassant 80 % du PIB en 2009, des déficits budgétaires
s’établissant à 7 % en moyenne, une production industrielle qui a chuté aux niveaux des
années 1990 et 10 % de la population active de l’UE est au chômage (Commission
Européenne 2010). Dans ce contexte, l’UE a opté pour une stratégie visant à s’appuyer sur
les entreprises pour relancer son économie et l’emploi. Suivant le Small Business Act
Think Small First A Small Business Act for Europe », 2008) et réaffirmée dans le
« Entrepreneurship 2020 Action Plan », les PME et les startups sont aujourd’hui considérées
comme essentielles pour améliorer la compétitivité de l'économie européenne (Urbaniec,
2015), en particulier dans les régions périphériques de l’UE (Baumgartner et al.., 2013).
. Dans la littérature interrogeant les liens entre développement régional et
entrepreneuriat, il est de plus en plus évoqué que les différences de contexte entrepreneurial
expliquent les différences d’impacts de la création d’entreprise sur la croissance (Hall et
Sobel, 2008 ; Stenholm et al., 2013). On retrouve les prémisses de ces conclusions dès 1994
dans les travaux de Gnyawali et Fogel qui définissent les dimensions de l'environnement
entrepreneurial et leurs implications pour le développement économique. On y retrouve les
facteurs socio-économiques, les politiques et procédures institutionnelles et
gouvernementales, les compétences entrepreneuriales et commerciales des porteurs de projet,
le niveau d'assistance financière. Aparicio et al.. (2016) trouvent que les facteurs informels
(attitudes envers l’entrepreneuriat, perception de la corruption, confiance en ses propres
capacités, etc.) ont un plus fort impact sur l’activité entrepreneuriale que les facteurs formels
(les procédures et les coûts pour créer une entreprise, l'accès au crédit, etc.). Abdesselam et
al.. (2017) ont établi une typologie de l’entrepreneuriat dans les pays de l’OCDE. Ils montrent
que l’environnement institutionnel simule ou au contraire inhibe non seulement l’activité
entrepreneuriale, mais aussi le type d’activité entrepreneuriale, autrement dit la prévalence des
motifs d’opportunité dans l’engagement entrepreneurial.
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D’un point de vue méthodologique, les travaux des chercheurs issus de la Nouvelle
Economie Géographique ont largement montré la présence d’équilibres multiples et
d’hétérogénéité spatiale du développement régional (ie. Ertur et Koch, 2005 et 2006 ;
Bourdin, 2010). La prise en compte de cette non-linéarité spatiale du développement
économique appelle l’utilisation de méthodes adéquates. Pour mesurer l’hétérogénéité spatiale
de tels processus, la plupart des modèles aujourd’hui utilisent des approches « globales » à
régimes spatiaux (SEM, SAR, SDM notamment). Or, ces derniers ne permettent pas d’évaluer
les variations géographiques de l’influence des facteurs. C’est pour cela que nous avons
privilégié une déclinaison « locale » du modèle (la régression géographiquement pondérée -
GWR) qui permet de traiter du problème de non-stationnarité du développement régional. Le
choix de cette méthode est motivé par le fait que, à ce jour, nous avons recensé moins d’une
dizaine de travaux en science régionale sur l’entrepreneuriat utilisant cette technique, alors
même que les recherches optant pour cette méthode sont prometteuses (Breitenecker et
Harms, 2010). Par ailleurs, concernant les données, afin de mesurer l’influence du contexte
entrepreneurial régional plus que la création d’entreprises en elle-même sur le
développement régional, nous avons utilisé le Regional Development Index (REDI - Szerb et
al.., 2014) qui mesure l’environnement entrepreneurial d’une part, et l’entrepreneuriat
d’opportunité d’autre part.
Dans ce contexte, l’originalité de notre contribution est triple. Elle consiste à (i)
analyser dans quelle mesure existe-t-il une hétérogénéité de l’influence de l’entrepreneuriat
sur le développement régional, (ii) d’évaluer la dimension spatiale de cette non-linéarité des
effets et (iii) de prendre en considération l’environnement entrepreneurial plus que la
traditionnelle création d’entreprises comme facteur explicatif du développement économique.
L’étude menée sur l’ensemble des régions de l’UE est elle aussi originale et permet
d’interroger si les choix opérés par la Commission européenne sont susceptibles de créer les
effets escomptés par les orientations de la politique de Cohésion.
Dans une première section nous présentons les fondements théoriques et empiriques
de l’environnement entrepreneurial et leurs liens avec le développement régionale. Une
deuxième section est consacrée à la stratégie empirique. La troisième section présentera les
principaux résultats, enfin la dernière partie proposera une conclusion et une discussion en
termes de recommandations pour les futures politiques européennes.
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-2-
L’influence du contexte entrepreneurial régional sur le
développement économique
Sur les études sur le développement régional, on recense quelques travaux qui
incorporent une variable entrepreneuriale (Audrestch et Fritsch, 2002 ; Fritsch et Mueller,
2004 ; Fritsch, 2008 ; Audretsch et Keilbach, 2004 et 2008 ; Audretsch 2007 ; Abdesselam et
al., 2014 ; Aubry et al., 2015). Ils montrent que le contexte économique régional influence de
manière significative les formes d’entrepreneuriat, en particulier la qualité, la pérennité et le
potentiel de croissance des nouvelles entreprises qui vont alors rétroagir sur la croissance
régionale. Lorsqu’une région est caractérisée par un fort taux de chômage, on retouvera en
général un entrepreneuriat dit « push » (motif de nécessité). Dans ce cas, comme Oxenfeldt
(1943) l’a expliqué dans ses travaux précurseurs sur la question les individus au chômage ou
les individus ayant des perspectives salariales peu intéressantes peuvent devenir entrepreneurs
simplement pour gagner leur vie. Or, pour ce type d’entrepreneuriat, les entreprises ont en
moyenne une durée de vie plus faible et des perspectives de développement moins
importantes. La création d’entreprises influence alors très peu le niveau de développement
économique de la région concernée. A l’inverse, les entrepreneurs « pull » (motif
d’opportunité) sont motivés par les nouvelles idées innovantes et les entreprises créées
fonctionnent mieux et impactent positivement le développement régional (voir par exemple,
Tervo et Niittykangas (1994) pour la Finlande, Audrestch et Keilbach (2005) pour les régions
allemandes, Sterlacchini (2006) pour les régions Européennes, Abdesselam et al.. (2014) et
Aubry et al.. (2015) pour les régions françaises). On retrouve des conclusions similaires dans
les rapports du Global Entrepreneurship Monitor (GEM - 2002, 2006, 2009 et 2014) qui
mettent aussi en évidence un taux élevé d'entrepreneuriat « push » dans des pays dont le
niveau de développement économique est relativement faible. Le poids du secteur primaire et
le fonctionnement de l'économie informelle expliquent en partie le niveau élevé d'activité
entrepreneuriale dans les pays en développement mais aussi son faible impact sur la
croissance régionale (Szerb et al., 2014). Il semblerait donc que certaines régions produisent
plus d'entrepreneurs « pull » que d'autres et, avec eux, plus d'emplois et de croissance
économique (Reynolds et al.., 1994, Fritsch et Storey, 2014).
Par ailleurs, Lee et al.. (2004) ou encore Drucker (2016) expliquent que
l'environnement des entreprises nouvellement créées conditionne la portée de leur création de
valeur, et de leur impact économique local, voire régional. Dans le même ordre d’idée,
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Audretsch et Fritsch (2002) arrivent à déterminer des « régimes entrepreneuriaux » plus ou
moins favorables à la création d'emplois. Plus généralement, on ne recense à ce jour que très
peu de contributions démontrant que l’environnement entrepreneurial compte (Hall et Sobel,
2008 ; Acs et al., 2013 ; Szerb et al., 2014 ; Acs et al., 2017). Dès lors, l’un de nos apports
dans cet article est d’intégrer une mesure de l’environnement entrepreneurial telle
qu’imaginée par Szerb et al.. (2014) pour comprendre en quoi le contexte entrepreneurial
semble être un moteur de la croissance économique, et ce, dans le contexte de l’ensemble de
l’UE.
Dès lors, l’importance de l’environnement global de l’entrepreneuriat comme facteur
favorisant la croissance régionale semble de plus en plus s’imposer dans les travaux en
entrepreneuriat et science régionale. Venkataraman (2004) a synthétisé celui-ci dans ce que
l’on peut dénommer le schéma vertueux d’une économie de l’innovation qui s’oppose au
schéma vicieux d’une économie managériale. Une illustration bien connue du schéma
vertueux est celle de la Sillicon Valley. Le succès de ce territoire est principalement à la
proximité de l’université de Stanford et à la communication entre les individus qui facilite la
transmission du savoir parmi les individus, les firmes et l’industrie localisée (Saxenian, 1996).
Gilson (1999) ajoute que des clauses de non-concurrence peu contraignantes en Californie ont
permis de développer un marché du travail actif entre les entreprises du territoire selon le
système de l’open innovation (Chesbrough, 2006). Les opportunités de changer d’emplois
sont multiples et il est facile de mettre en avant son expérience spécifique dans d’autres
entreprises du territoire. Tout ceci contribue à la dynamique économique locale et à la
création de valeur sur le territoire. A l’inverse, dans un environnement peu favorable, les
entrepreneurs sont poussés à entreprendre plutôt que tirés dans l’entrepreneuriat. Ceci ressort
très nettement lorsque l’on regarde la faible intensité entrepreneuriale et la très forte
proportion de chômeurs parmi les entrepreneurs en France en comparaison avec les Etats-
Unis (Bhattacharjee et al.., 2010). Seule la région Île-de-France avec une forte présence de
la recherche enregistre un effet Schumpeter ; un plus grand nombre de créations
d’entreprises se traduit dans le long terme par une diminution du taux de chômage (Aubry et
al.., 2015).
Dans le cadre de la stratégie de croissance économique Europe 2020, la Commission
européenne a mis l'accent sur le rôle de la politique régionale dans l’objectif d’assurer la
complémentarité entre les pays membres de l'UE, au niveau national et régional pour la
recherche et le développement, l'innovation et l'entrepreneuriat (REDI report, Szerb et al..
2014). Afin de mesurer la complexité d’un environnement entrepreneurial favorable, l’indice
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régional de l'entrepreneuriat et du développement (ci-après dénommé «REDI») à été créé. Il
sert également à repérer les forces et les faiblesses d’une région en termes de contexte de
création d’entreprises afin de pouvoir y remédier. Basé sur un calcul complexe de
normalisation, d’effets marginaux identiques selon les piliers et de pénalisation des goulets
d’étranglements (c'est-à-dire que le plus faible des piliers vient contraindre le niveau global
du REDI), cet indice global reflète la capacité d’une région à promouvoir un entrepreneuriat
de qualité, facteur de développement régional et de création d’emplois.
Pour les promoteurs du REDI, un entrepreneur est une personne qui a la capacité
kirznérienne « d’alertness », en ce sens qu’il entrevoit une opportunité d’innovation et qu’il la
saisit, autrement dit qu’il la mène jusqu’au marché. Avec cette définition, une grande partie
des autoentrepreneurs ne sont pas des entrepreneurs dans le sens où ils n’apportent quasiment
jamais de changements dans le marché. Selon Stam (2008) certaines conditions sont
nécessaires pour l’activité entrepreneuriale : (i) l’existence d’opportunités entrepreneuriales
qui peuvent être plus ou moins importantes, (ii) l’existence d’individus capables de les saisir
et surtout (iii) l’opportunité doit être exercée dans une organisation et doit représenter une
réelle recombinaison qui implique un changement dans le marché. On voit donc que le REDI
construit autour de 14 pilliers (cf. annexe) a pour objet de mesurer les conditions dans
lesquelles l’activité entrepreneuriale de qualité est la plus élevée possible. Cet environnement
complexe où de multiples variables interviennent pour favoriser la création de startups reflète
un système entrepreneurial plus ou moins favorable à l’entrepreneuriat innovant (REDI
report, Szerb et al.., 2014). Nous faisons ici l’hypothèse qu’un contexte entrepreneurial plus
ou moins favorable peut expliquer les variations spatiales des niveaux de développement
économique régional.
-3-
Méthodologie et données
3.1 Une analyse exploratoire à partir de la régression géographiquement pondérée
(GWR)
Dans le cas de notre étude, nous avons choisi une méthodologie essentiellement
exploratoire permettant d’identifier la nature et les schémas d’hétérogénéité spatiale sur
l’ensemble de la zone étudiée. L'objectif principal est de capturer les caractéristiques, les
particularités et les spécificités de chaque région, permettant ainsi la conception de politiques
de soutien à l’entrepreneuriat et au développement économique régional plus appropriées.
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Une telle méthode, bien adaptée aux besoins de la recherche en science régionale, est
le modèle de GWR (Brunsdon et al., 1996 ; Fotheringham et Brunsdon 1999 ; Fotheringham
et al., 2002; Paez et al.., 2011). Contrairement aux modèles de régression habituels qui
estiment des coefficients globaux qui valent pour toutes les régions, cette méthode calcule des
modèles locaux et fournit des estimations de coefficients qui changent d'une région à l'autre,
en fonction de pondérations spatiales définies. Par conséquent, le modèle de GWR permet
d’identifier les variations géographiques de l’influence des facteurs explicatifs ; autrement dit,
elle permet d’identifier le fait que certaines variables peuvent avoir un effet positif dans
certaines régions alors qu’elles peuvent avoir des effets négatifs dans d’autres régions.
A ce jour, les études qui utilisent cette technique dans le cadre des recherches sur le
rôle de l’entrepreneuriat sur le développement économique régional émergent et sont
prometteuses (Breitenecker et Harms, 2010). On retrouve ainsi des travaux récents faisant
usage de la GWR pour montrer les variations spatiales (i) des déterminants de la création
d’entreprise (Cheng et Li, 2011 ; Breitenecker, 2017), (ii) des relations entre l’entrepreneuriat
et la création des emplois (Shearmur, 2007) ou encore (iii) du rôle de l’entrepreneuriat sur le
développement régional (Deller, 2010 ; Pijnenburg, 2013 ; Lambert et al.., 2014). Concernant
ce dernier type de travaux qui nous intéresse plus spécifiquement, Deller (2010) analyse le
rôle des microentreprises sur la croissance régionale dans les comtés américains et explique
qu’il existe une hétérogénéité spatiale de cette relation en fonction du type d’industrie et de
leur taille. Lambert et al.. (2014) mettent en lumière les effets hétérogènes de la création
d’entreprise sur la croissance économique dans les régions des Appalaches. Enfin, Pijnenburg
(2013) étudie l’effet de l’auto-entrepreneuriat sur le développement régional à l’échelle des
régions NUTS 2 avec cette méthode. Elle démontre que dans les régions européennes
l’effet est positif et significatif, l’auto-entrepreneuriat est plus faible que dans les régions
l’effet est significativement négatif.
La spécification habituelle de la GWR (Fotheringham et al.., 1997) prend la forme
suivante :
𝐲𝒊= 𝜷𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋
𝒋=𝒏
𝒋=𝟎+𝜺𝒊
est la dépendante variable pour la localisation i, sont les variables
indépendantes j mesurées dans le voisinage de i et est le terme d’erreur, qui doit être
indépendant et distribué normallement. Chaque coefficient dans le modèle est estimé pour
chaque localisation i sur un ensemble d’observations (ici les régions de l’UE au niveau NUTS
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2). Les observations sont pondérées en fonction de leur proximité à la localisation i et suivant
une matrice de pondération telle que décrite ci-après.
Le choix du régime de pondération est une étape importante de la procédure d’estimation du
modèle spatial. La logique derrière ce choix est que les observations les plus proches de la
localisation exercent plus d’influence sur les paramètres estimés à cette localisation que les
observations les moins proches. Ainsi, le poids peut être considéré comme une fonction
continue et strictement décroissante de la distance qui sépare, par exemple, un logement de la
localisation centrale de la ville pour en expliquer le prix. La famille des fonctions Kernel
possède ces propriétés. Plusieurs variantes de ces fonctions ont été proposées dans la
littérature pour construire la matrice. La plus utilisée est la fonction gaussienne (figure 1) telle
que proposée par Brundson et al.. (1996). Elle produit une baisse exponentielle des
pondérations et est définie comme suit :
s est une région voisine et h > 0 est défini comme étant la portée de la fonction,
autrement dit le rayon de la zone d'influence du point i.
Figure 1. Illustration de la matrice de pondération spatiale dans la GWR
Les kernels spatiaux à fenêtres fixes peuvent donner des variabilités exagérées dans les
localisations les observations sont éparses. De même, ils peuvent masquer la variabilité
dans les localisations les observations sont denses. C’est le cas pour les régions
européennes de niveau NUTS 2 car leur taille est variable. Pour surmonter ce problème, les
fonctions de pondération spatialement adaptatives sont incorporées dans le modèle de GWR.
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Ces fonctions ont l’avantage d’adapter la fenêtre de pondération en fonction de la densité des
observations autour de chaque point de régression. Selon Fortheringham et al.. (2003), la
meilleure fenêtre à retenir est obtenue selon le critère de minimisation de la « validation
croisée », analogue à la minimisation de la somme des carrés des résidus
3.2. Les données
Les données récoltées sont issues de la base ESPON et d’Eurostat. Comme Pijnenburg
(2013), Audretsch et al.. (2015) ou Breitenecker et al.. (2017), nous considérons un décalage
entre les variables dépendantes et indépendantes de deux ans dans le passé. Comme cela, nous
pouvons contrôler l'endogénéité. Toutes les variables indépendantes sont des mesures de
l'année 2013 tandis que la variable dépendante (le niveau de PIB/hab en PPA.) est en 2015.
Ainsi, les variables indépendantes retardées sont peu susceptibles d'être corrélées avec des
effets dans les résidus, ce qui minimise le risque d'endogénéité dans le modèle.
L’échantillon comprend 246 régions de l’union européenne. Pour des raisons
statistiques liées à des problématiques insulaires ou d’enclaves, Chypre, Malte, les Iles
Canaries, les Açores, Madère et les Territoires d’Outre-Mer ont été exclus. Le Sage (2004)
explique que la présence de telles observations aberrantes peut influencer les estimations de la
GWR. Par ailleurs, la Roumanie, la Bulgarie et la Croatie ont été exclues de notre analyse
faute de données.
Dans une économie entrepreneuriale, la croissance et les emplois nouvellement créés
le sont principalement par les nouvelles entreprises. L’environnement entrepreneurial
mesuré ici par le REDI
1
participerait donc à l’explication des différences de niveaux de
développement entre les régions européennes et ce d’autant plus que les variables favorables à
l’entrepreneuriat de qualité sont aussi des variables favorables au développement des
entreprises existantes.
1
Notons que ce dernier est uniquement disponible au niveau NUTS 1 pour la plupart des régions européennes. Il
a donc été procédé à une réattribution des valeurs au niveau NUTS 2.
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Figure 2: Environnement entrepreneurial et développement régional
Dans notre modèle, nous avons fait le choix d’intégrer la densité de population
comme proxy des économies d’agglomération. De nombreux travaux en économie gionale
ont montré les liens entre les régions métropolitaines et la performance économique régionale
(Dunford, 1994 ; Petrakos et al.., 2005 ; Geppert et Stephan, 2008 ; Camagni et Capello,
2013). La densité de population rend compte de la plus grande facilité des individus à
échanger, à tirer profit des infrastructures dans les milieux denses et dans une économie de
l’information, à favoriser les « spillovers » interindividuels, retraçant ainsi la croissance
privilégiée des agglomérations urbaines. Par ailleurs, Bosma et Sternberg (2014) ont montré
que la taille de la zone urbaine était corrélée positivement avec le potentiel quantitatif et
qualitatif des opportunités entrepreneuriales à l’origine de la croissance économique.
Nous avons ajouté la variable du chômage de long terme car elle met en avant des
effets du marché du travail (plus ou moins flexible) qui pénalisent la création d’emplois et ce
particulièrement dans certains pays de l’Union européenne du fait de régulations différentes
du marché du travail au niveau national mais aussi de niveaux de développement différents,
voire de situations de crise structurelles. Cette rigidité du marcdu travail et la présence
d'individus dont les capacités à trouver un travail sont limitées du fait de leurs compétences
insuffisantes (Gordon, 2001) explique l'inclusion de cette variable dans notre modèle. Comme
Rodríguez-Pose et Crescenzi (2008) ou Dijkstra et al.. (2011) l’ont montré, le chômage de
longue durée limite la capacité des régions à assimiler les retombées de la connaissance et
donc à connaître un niveau de compétitivité régionale élevé. Enfin, une part élevée de
chômeurs peut indiquer plutôt de l’entrepreneuriat de nécessité, de faibles niveaux de
demande locale et des conditions défavorables pour les startups qui produisent principalement
pour le marché local (Fritsch et Schroeter, 2011).
Compte-tenu des travaux antérieurs sur le développement régional soulignant les rôles
joués par le niveau d’éducation de la population d’une part, et les investissements dans la
R&D d’autre part (notamment Crescenzi, 2005 ; Sterlacchini , 2008 ; Rodríguez-Pose et
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Crescenzi, 2008 ; Fingleton, 2013) nous avons intégré les variables Educ (part de la
population âgée de 24 ans à 64 ans diplômée de l’enseignement supérieur) et R&D (part des
dépenses en R&D dans le PIB régional). Plus récemment, des études ont mis en évidence que
les facteurs institutionnels et de bonne gouvernance expliquaient les niveaux différenciés de
développement régional (ie. Rodríguez-Pose, 2013 ; Platteau, 2015). Nous avons donc intégré
l’indicateur (Indice de Qualité Institutionnelle) créé par Charron et al.. (2014) pour évaluer
la qualité des pouvoirs publics (niveau de corruption, impartialité de la fonction publique, état
de droit).
Tableau 1 : Variables descriptives
Variable Minimum Maximum Moyenne Ecart-type
PIBhab 9,359 11,533 10,156 0,335
REDI 2,972 4,409 3,818 0,343
ChoLT -0,223 3,030 1,262 0,776
Dens 1,224 9,268 5,056 1,178
Educ 1,792 4,149 2,937 0,460
Instit 2,320 4,605 4,184 0,346
R&D -1,898 4,605 2,712 0,936
Tableau 2 : Matrice de corrélation (Pearson (n))
Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
-4-
Une influence spatialement différenciée de l’environnement
entrepreneurial sur le développement régional
Le niveau de développement économique régional a été modélisé comme une fonction
des variables décrites dans le tableau 3. Afin d’étudier l’hétérogénéité spatiale des niveaux de
développement, nous avons développé un modèle à partir de la GWR. Le test de la présence
d’autocorrélation spatiale dans les résidus du modèle de la GWR à l’aide de la statistique I de
Moran permet d’évaluer le degré de dépendance entre les observations proches. Les résultats
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(tableau 3) confirment que le modèle retenu n’est pas biaisé puisqu’il n’est pas observé
d’autocorrélation spatiale (p<0,01) dans les résidus du modèle. En revanche, comme la
littérature l’a déjà abondamment démontré, l’indice de Moran de Yi,t (I = 0,71, p<0,005)
indique que le niveau de développement d’une région est influencé par celui des régions
voisines et qu’il existe une très forte concentration spatiale des niveaux de développement
dans l’UE.
Tableau 3 : Résultats de la GWR
Variable
Intercept 10,088** 9,823 10,417 10,042 10,166 10,226
REDI 0,054*** -0,351 0,030 -0,026 0,064 0,166
ChoLT -0,113*** -0,219 0,343 -0,174 -0,115 -0,076
Dens 0,033** -0,091 0,246 -0,039 -0,006 0,104
Educ 0,128*** -0,042 0,404 0,047 0,110 0,189
Instit 0,011** -0,075 0,197 -0,029 0,027 0,069
R&D 0,048*** -0,068 0,104 0,032 0,047 0,074
AICc -99,244
0,782
Ajusted R² 0,713
I Moran of the standardized residuals 0,087
dernier
quartile
Max
Min
Moyenne
premier
quartile
médiane
Les résultats montrent tout d’abord que les différents paramètres du modèle sont tous
statistiquement significatifs et influencent positivement la croissance régionale, excepté le
chômage de long terme. La comparaison des minima et des maxima des estimations des
paramètres locaux du REDI (min = -0,351 ; max = 0,030) indique que la direction de la
relation avec le développement régional varie dans l’UE. Au regard des changements de
signes dans les estimations des paramètres du modèle et des variations régionales importantes
dans la force de la relation avec le développement régional (voir cartographies infra), nos
résultats confirment que négliger l'hétérogénéité spatiale dans un modèle global entraîne des
résultats erronés.
D’une manière générale, on observe que le niveau de développement régional semble
être plus élevé à mesure que l’environnement entrepreneurial est favorable. Ceci se comprend
en identifiant les effets réfugiés/Schumpeter (Thurik et al.., 2008; Abdesselam et al.., 2014).
L’effet Schumpeter traduit le fait que les nouvelles entreprises lancées pour des motifs
d’opportunité peuvent contribuer à la réduction du chômage (Thurik et al.., 2008; Koellinger
and Thurik, 2012). En fait les motifs liés à la création d’entreprises se traduisent par
différentes potentialités en termes de croissance et d’emplois. Par exemple, à l’échelle des
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nations et en utilisant des données en coupe instantanée sur 37 pays participant au GEM en
2002, Wong et al.. (2005) montrent que parmi les différents types d’activité entrepreneuriale,
seules les créations d’entreprises à fort potentiel de croissance ont un impact significatif sur la
croissance économique.
Par ailleurs, on identifie l’effet « métropole » pour lequel les régions densément
peuplées sont celles qui enregistrent les plus hauts niveaux de développement économique.
On retrouve ici ce qui a été largement montré sur les économies d’agglomération dans la
littérature de la Nouvelle Economie Géographique. De même, le niveau d’éducation ainsi que
les investissements dans la R&D ont des effets positifs le niveau de développement des
régions.
Enfin, le chômage de long terme semble influencer négativement le niveau de
développement économique des gions telle que la littérature l’a déjà décrit (Fagerberg et
al.., 1997 ; Cappelen et al.., 2003 ; Rodríguez-Pose and Crescenzi, 2008 ; Crescenzi and
Rodríguez-Pose, 2012 ; Marelli et al.., 2012).
Les coefficients de détermination présentent une tendance spatiale régulière à travers
les régions européennes (carte 1). Le pouvoir explicatif des caractéristiques retenues dans
l’analyse est variable à travers les régions européennes et a tendance à croître en direction de
l’Est. Cette tendance spatiale est particulièrement forte le long de l’ex-Rideau de fer dans les
pays baltes et la moitié inférieure de l’Italie. D’une manière générale, on remarque un pouvoir
explicatif plus important pour les niveaux de développement faibles et moins fort pour les
niveaux de développement élevés. En d’autres termes un faible REDI explique mieux un
faible niveau de développement (carte 2). Un fort REDI rend moins bien compte d’un niveau
de développement élevé (excepté pour certaines régions comme l’Europe du Nord où la
corrélation est forte).
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Carte 1: GWR- R2 local Carte 2: niveau de développement régional
La GWR permet d’approcher localement la variation importante du développement
économique régional entre les régions et l’ampleur des écarts. La visualisation des
coefficients du modèle de GWR permise par cette méthode met en lumière les variations
spatiales des paramètres (cartes 4 et 6). L'avantage de la cartographie des valeurs t en plus des
paramètres locaux est que les valeurs t saisissent à la fois la direction (signe) et la force
(quantité) des relations locales entre les variables indépendantes et le niveau de
développement régional.
La cartographie des t-valeurs du modèle synthétise les relations entre le niveau de
développement régional et le REDI (carte 4). Les coefficients estimés varient
significativement dans l’espace en direction et en magnitude. La carte des t-valeurs des effets
de l’environnement entrepreneurial sur le niveau de développement régional suggère une
influence très forte dans les régions orientales des PECO, dans lesparties méridionales de
l’Italie, en Grèce ainsi qu’une Irlande. Exceptée pour l’Irlande, on remarque qu’un
environnement entrepreneurial défavorable a un impact sur les niveaux de développement
faibles observés. Ceci confirme bien que le contexte entrepreneurial compte (Welter, 2011 ;
Autio et al.., 2014 ; Szerb et al.., 2014 et 2017). Si l’on peut observer des créations
d’entreprises dans ces pays, trop souvent elles le sont pour des motifs de nécessité. Or, non
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seulement la survie de ce type d’entreprises est faible, mais elles contribuent peu ou pas à la
croissance régionale. C’est ce qu’ont montré Manolova et al.. (2008) en constatant des faibles
niveaux d’entrepreneuriat dans certains PECO en raison de la faible confiance envers les
institutions et des capacités insuffisantes pour créer de nouvelles entreprises. Les auteurs
avancent que cette faible confiance pourrait s'expliquer par le fait qu’il s’agit de pays en
transition économique, sociale et politique. Selon Rodriguez-Pose (2018), pour les régions à
faibles revenus (comme le sont ces régions), les variables telles que l’accessibilité, le niveau
du capital humain et l’innovation sont susceptibles de renforcer la croissance. en revanche, la
qualité de la gouvernance étant faible, elle a donc un effet négatif sur le développement
régional. Dès lors, on comprend la forte influence du REDI dans ces pays et l’explication du
faible niveau de développement régional. A cet effet, Szerb et al.. (2017) expliquent que la
performance entrepreneuriale de ces régions est plus faible que pour les pays de l’ex-Europe
des Quinze. Les auteurs ont également montré qu’en général, les régions d'Europe centrale et
orientale ont un score faible dans les piliers du REDI concernant les attitudes
entrepreneuriales mais relativement fort dans les piliers axés sur les aspirations
entrepreneuriales mais bien souvent pour des raisons de nécessité.
Pour le tigre celtique en revanche, son REDI élevé (considéré comme une mesure
d’entrepreneuriat d’opportunité) est associé à une influence très significative sur le niveau de
développement élevé du pays. Comme plusieurs auteurs l’ont montré récemment, le contexte
institutionnel compte dans le niveau de développement régional (Kaufmann et Kraay, 2003 ;
Glaeser et al.., 2004; Arbia et al.., 2010; Rodriguez-Pose, 2013 ; Rodríguez-Pose et Di
Cataldo, 2014) et la création d’entreprise (Aidis, 2005 ; Aidis et al.., 2008 ; Dreher et
Gassebner, 2013). Dans ce pays, les pouvoirs publics ont mis en place une stratégie qui visait
à accroître leur compétitivité et leur attractivité (Murphy, 2000). Ils ont proposé un
environnement fiscal
2
et administratif favorable à l’accueil d’IDE (Barbieri, 2009). En outre
une dynamique de démarchage des firmes multinationales a été instaurée très tôt en 1987 avec
la création de l’Agence des Investissements Etrangers. Enfin, le marché du travail y est très
flexible
3
et la main d’œuvre est relativement jeune et bien formée. Cet environnement
entrepreneurial favorable notamment l’aspect “capacités entrepreneuriales” du REDI a
ainsi joué favorablement dans le développement économique de cette région d’Europe.
2
Les prélèvements obligatoires sont très faibles (12,5% des revenus sont prélevés pour l’impôt contre une moyenne
européenne (UE25) à 30%). Les cotisations sociales ne représentent que 17,25% du salaire brut (contre plus de 32% pour la
moyenne de l’UE25.
3
Trois exemples : (a) La durée légale du travail est de 48 heures ; (b) il n’existe pas de durée maximale de travail ni de limite
au renouvellement des contrats à durée déterminée ; (c) la procédure de licenciement est très souple.
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A l’inverse, dans une grande partie de la France et dans le Benelux, le score du REDI
obtenu par ces régions semble influencer gativement le niveau de développement régional
qui par ailleurs est plutôt élevé jusqu’à très élevé pour ces régions. Dans une autre étude
(Abdesselam et al.., 2017) les auteurs montrent qu’il existe différents régimes
entrepreneuriaux en Europe. En particulier, ceci se vérifie bien pour le groupe des « Wage-
based economies with opportunity Entrepreneurship » qui regroupe notamment ces régions.
Dans ces pays (avec les PIB/hab les plus élevés par ailleurs) la mortalité des nouvelles
entreprises est plutôt faible, le taux de survie des nouvelles entreprises à 5 ans est bon et il y a
peu de créations par nécessité, les taux de chômage (actuel et de long terme) sont plutôt
faibles et la part des auto-entrepreneurs est faible aussi. Ces pays sont aussi des pays
relativement moins entrepreneuriaux que certains pays moins développés, ils se caractérisent
donc par des économies davantage basées sur le salariat dans lesquelles une grande partie du
développement est aussi basée sur les entreprises existantes. Grâce à leur développement, à
leur richesse, ces pays sont capables de promouvoir des politiques efficientes de soutien à
l’entrepreneuriat d’opportunité.
Carte 3: Score du REDI Carte 4: t-valeurs locales du REDI
Le chômage de long terme semble quant à lui influencer plus fortement et
négativement le développement gional en particulier en Europe centrale, dans le sud de la
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France et le nord de l’Italie (carte 5). Pour les régions d’Europe centrale et les pays Baltes, on
peut supposer que l’influence très importante du taux de chômage de long terme sur leur
niveau de développement régional est davantage dû à la persistance de conditions structurelles
et historiques liées à leur passé communiste. Ces «retardataires entrepreneuriaux» (Vaillant et
Lafuente, 2007) ont donc fort à faire pour améliorer leur contexte entrepreneurial. On
comprend également pourquoi, dans ces pays là, les créations d’entreprises le sont plus par
nécessité (du fait d’un chômage de long terme important) que par opportunité (faible
environnement entrepreneurial favorable).
Carte 5: Taux de chômage de long terme Carte 6 : t-valeurs locales du taux de
chômage de long terme
-5-
Conclusion et discussion
Les résultats présentés ici suggèrent que les différences de contexte entrepreneurial
contribuent en partie à expliquer les différences de niveau de développement régional. En
croisant les conclusions d'autres recherches montrant que l'entrepreneuriat d’opportunité
conduisait à des niveaux de développement économique plus élevés, nous soutenons que le
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contexte dans lequel l’entrepreneur créé son entreprise compte. Dans ce sens, encourager la
création d’entreprises ne suffit pas, il faut aussi et avant tout créer les conditions favorables
permettant de créer des entreprises dont la durabilité et les taux de création d’emplois sont
élevés. Par ailleurs, cet article montre que le contexte entrepreneurial incluant les attitudes
entrepreneuriales, les capacités et les aspirations des individus (Ács et al.., 2013 ; Szerb et al..,
2014) n’a pas la même influence sur le développement économique en fonction des régions.
Ces variations spatiales mettent en lumière que si l’indice du REDI est lié au niveau de
développement, il l’est d’autant plus que le niveau de l’indice est faible. Autrement dit, les
retard de développement de certaines régions s’expliquent en partie par un contexte
entrepreneurial défavorable. Pour les niveaux d’indice élevés qui correspondent en fait à des
niveaux de développement élevés on retrouve essentiellement des régions où il y a de
l’entrepreneuriat d’opportunité, facteur de croissance.
Dès lors, s’intéresser aux liens entre développement régional et contexte
entrepreneurial semble pertinent afin d’interroger le souhait pour la Commission européenne
de miser sur les nouvelles entreprises pour relancer la croissance en Europe. Ce
questionnement revêt une importance d’autant plus importante que la réduction des disparités
régionales en Europe constitue l’un des grands objectifs de la Commission européenne
(Barca, 2009 ; Manzella et Mendez, 2009 ; McCann et Ortega-Argilés, 2015). Alors qu’avant
l’objectif consistait à accroître les investissements et l’emploi dans les régions en retard, le
nouvel objectif consiste à accroître la compétitivité territoriale de toutes les régions (Capello
et al., 2008 ; Camagni et Capello, 2010 ; Gordon, 2011). Cette « place-based policy »
(Bachtler, 2010 ; Bourdin et Ragazzi, 2018) tirée des théories de la croissance endogène
consiste donc à miser sur les potentiels locaux de développement, dans lesquels
l’entrepreneuriat occupe une place primordiale.
Dans ce cadre, nos résultats montrent que promouvoir un entrepreneuriat de qualité
dans les régions les moins développées de l’UE est une priorité. Il ne s’agit pas seulement
d’améliorer le capital humain (compétences et niveau d’éducation) des entrepreneurs et de
favoriser un esprit d’entreprise vers l’innovation, mais bien de mettre en œuvre les conditions
d’un environnement entrepreneurial favorable à la création d’entreprises. Réduire
l’entrepreneuriat de nécessité au profit d’un entrepreneuriat par opportunité implique d’opérer
des changements institutionnels et socio-économiques profonds, en particulier dans les PECO.
En se référant à la littérature sur la croissance endogène, cet article explique qu’au-delà des
facteurs traditionnels de la croissance (formation du capital humain et dépenses en R&D
notamment), les conditions institutionnelles et la bonne gouvernance comptent (Rodriguez-
Article accepté pour publication dans la revue Revue dEconomie Régionale et Urbaine parution 2019
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Pose, 2013 ; Rodríguez-Pose and Di Cataldo, 2014) pour favoriser un entrepreneuriat de
qualité, facteur de développement économique. Devant l’impact spatialement différencié de
l’entrepreneuriat d’opportunité sur le développement régional, il semble nécessaire de mettre
en place des politiques publiques de croissance économique et d’accompagnement de
l’entrepreneuriat spécifiques à chaque région et non plus des approches « one size-fits-all ».
Ainsi, les décideurs politiques européens doivent poursuivre leurs réorientations
engagées de la Politique de Cohésion et des politiques européennes de développement de
l’activité entrepreneuriale vers des « place-based approaches ». Ces dernières doivent soutenir
les capacités entrepreneuriales (capacité d’absorption technologique, formation du capital
humain, régulation de la concurrence), favoriser les aspirations entrepreneuriales (innovation
de produit et de process, internationalisation, capital risque) et susciter des attitudes
entrepreneuriales (réseautage, compétences entrepreneuriales, perception des opportunités,
support pour les start-ups). Ceci est d’autant plus important que dans les PECO caractérisés
par un taux de chômage de long terme élevé et une économie informelle développée
favoriser une plus grande opportunité d'entreprendre et l'esprit d'entreprise constitue un
mécanisme important pour réduire ces deux phénomènes. Comme Baumgartner et al.. (2013),
nous soutenons l’idée d’une approche plus territorialisée de la création d’entreprise et
d’identifier les conditions dans lesquelles le potentiel entrepreneurial sera maximisé par un
environnement d’entrepreneuriat favorable.
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Annexes
Le REDI est un indicateur complexe qui est la moyenne de trois sous-indices : (i) un
indice d’attitudes par rapport à l’entrepreneuriat, (ii) un indice de capacités entrepreneuriales
et (iii) un indice d’aspiration entrepreneuriale. Ces trois sous-indices reposent sur 14 piliers,
chacun d’entre eux correspondant à un aspect microéconomique et un aspect
macroéconomique de l’entrepreneuriat. A la différence d’autres indices qui n’incorporent que
des variables institutionnelles ou individuelles, les piliers du REDI
4
incluent les deux à la fois.
Les 14 piliers de l’entrepreneuriat sont :
Pour les attitudes entrepreneuriales : La perception d’opportunité, les compétences
entrepreneuriales, l’acceptation du risque, le réseautage et le support culturel.
Pour les capacités entrepreneuriales: La création par opportunité, La capacité
d’absorption technologique, le capital humain, la concurrence.
4
Pour plus d’informations sur le calcul du REDI, se référer au rapport de Szerb et al.., 2013.
La perception
d’opportunité
La perception d’opportunité fait référence au potentiel de perception d’opportunités
entrepreneuriales dans la population de la région considérée et la met en balance avec
l’indice de liberté du pays (selon l’indice de Freeman) et les droits de propriété.
Les compétences
entrepreneuriales,
Les compétences entrepreneuriales captent la perception des compétences de démarrage
d’une activité entrepreneuriale dans la population régionale et pondère cet aspect avec la
qualité de l'éducation.
L’acceptation du
risque
L'acceptation des risques capture l'effet inhibiteur de la peur de l'échec de la population
régionale sur l'action entrepreneuriale combinée à une mesure du risque du pays.
Le réseautage
Ce pilier combine deux aspects de la mise en réseau: (1) un indicateur de la capacité des
entrepreneurs potentiels et actifs à accéder et à mobiliser des opportunités et des ressources
locales et (2) la facilité d'accès aux réseaux.
Le support culturel
Le pilier du soutien culturel combine l'opinion positive des habitants d’une région sur le
statut et le choix de la carrière entrepreneuriale et la manière dont le niveau de corruption
dans la région influence ce point de vue.
La création par
opportunité
Il illustre la prédominance régionale des individus qui sont motivées par des start-ups
potentielles de qualité (par opposition aux start-ups fondées sur la nécessité) pondérée par
l'effet combiné de la fiscalité et de la qualité des services publics.
La capacité
d’absorption
technologique
Il reflète l'intensité technologique de l'activité entrepreneuriale d'une région combinée à la
capacité d'une région à absorber la technologie au niveau de l'entreprise.
Le capital
humain
Il saisit la qualité des entrepreneurs en mettant en balance le pourcentage de start-ups
régionales fondées par des individus ayant un niveau d'éducation supérieur ou secondaire
avec une mesure qualitative de la propension des entreprises d'une région à former leur
personnel combinée avec la liberté du marché du travail.
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Pour les aspirations entrepreneuriales: l’innovation de produit, L’innovation de process,
l’espérance de forte croissance, L’internationalisation, Le capital risque.
L’innovation de
produit
Il reflète la tendance des firmes entrepreneuriales régionale à créer de nouveaux produits
pondérés par la capacité de transfert technologique.
L’innovation de
process
Il englobe l'utilisation des nouvelles technologies par les start-ups régionales, combinée aux
dépenses intérieures brutes en recherche et développement (DIRD) et au potentiel d'une
région à mener des recherches appliquées.
L’espérance de
forte croissance
Il est une mesure combinée (1) du pourcentage régional d'entreprises à forte croissance qui
ont l'intention d'employer au moins dix personnes et/ou prévoient d’augmenter leurs
effectifs de plus de 50% en cinq ans (2) la disponibilité du capital-risque et (3) la
sophistication de la stratégie d'affaires.
L’internationalis
ation
Il mesure le degré d'internationalisation des entrepreneurs d'une région, mesuré par le
potentiel d'exportation des entreprises pondéré par le niveau de complexité économique.
Le capital risque
Il combine deux mesures de financement: l'investissement informel dans les start-ups
régionales et une mesure de la profondeur du marché des capitaux. La disponibilité du
capital-risque vise à réaliser les aspirations de croissance des nouvelles entreprises.
La concurrence
Il mesure le niveau de singularité du produit ou du marché des start-ups régionales, combiné
au pouvoir de marché des entreprises et des groupes d'entreprises existants, ainsi qu'à
l'efficacité d'une réglementation compétitive.
... Brunsdon et al. and Pavlov [13,14] initially analyzed the influence of spatial heterogeneity of various factors on housing price and most of the current GWR model-based applications also fall into the same category [15,16]. In addition, GWR model is widely used in the following research including regional economic development [17][18][19], spatial difference of Income Distribution and Influence Factors [20,21], spatial pattern of regional innovation [22,23], urban economy and ecology [24,25], ecological environment [26,27], and spatial heterogeneity of carbon emissions [27,28]. The disadvantage of the GWR model is that it is only applicable to large-sample cross-sectional data and can only analyze geographic heterogeneity and fail to reflect temporal heterogeneity of variable relationships. ...
Article
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The Beijing–Tianjin–Hebei region is an important economic growth pole in China and achieving carbon emission reduction in the region is of great practical significance. Studying the heterogeneity of the influencing factors of carbon emission in this region contributes to formulating targeted regional carbon emission reduction policies. Therefore, this paper adopted thirteen cities as individuals of cross-section and conducted spatial and temporal heterogeneity analysis of the influencing factors of converted carbon emissions in the region with panel data from 2013 to 2018 based on the PGTWR model. From a space-time perspective, the regression coefficient of each influencing factor in this region has obvious heterogeneity, which is mainly reflected in the time dimension. In the study period, the impact of industrial structure, the level of urbanization, energy intensity, and the level of economic growth on carbon emission showed a decline curve, while the impact of the level of opening up and the size of population was on the rise, indicating that more attention should be paid to the latter two factors for the time to come. In terms of space, the differences in the influence of industrial structure and energy intensity on carbon emission vary significantly.
Article
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La stratégie « Europe 2020 » pour une croissance « intelligente, durable et inclusive » vise à mettre en œuvre ce que l’UE appelle une « stratégie de spécialisation intelligence » (RIS3), en prenant en compte les caractéristiques institutionnelles, culturelles et sociales pour mieux s’adapter aux spécificités locales. A partir d’entretiens semi-directifs réalisés auprès de responsables de service en charge de la gestion des Fonds structurels et d’investissement européens, nous montrons que les régions en retard ont davantage besoin de mettre en œuvre des stratégies de rattrapage plutôt que de conversion « brutale » vers une économie de la connaissance pour laquelle elles ne sont pas prêtes, aussi bien en termes d’ingénierie de projets européens, de qualité de la gouvernance que du potentiel de R&D pour créer des régions tournées vers l’innovation et l’entrepreneuriat. En conséquence, il semble nécessaire de proposer une approche plus individualisée de la politique de cohésion pour qu’elle puisse répondre aux réels besoins des régions européennes en prenant en compte leurs spécificités.
Article
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Dans un contexte de fortes contraintes budgétaires pour les collectivités territoriales, la question de l’efficacité des politiques menées est un sujet d’actualité. L’évaluation des politiques publiques de développement territorial fait l’objet de nombreux travaux académiques en sciences humaines et sociales. Or, de nombreux problèmes méthodologiques persistent parmi lesquels on retrouve la validité et le rôle des méthodes quantitatives et qualitatives, la nature des causalités, la qualité des données exploitées et leur raffinement, la multidimensionalité des phénomènes adressés par les politiques et des objectifs de celles-ci. Dans ce cadre, cet article vise à introduire le numéro spécial portant sur les problèmes et défis de la Science Régionale dans l’évaluation des politiques publiques à partir d’expériences de chercheurs pour en tirer des leçons.
Article
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The purpose of this article is to establish a typology of entrepreneurship for OECD countries over the 1999–2012 period. Our aim is to draw a distinction between managerial and entrepreneurial economies, to identify groups of countries with similar economic and entrepreneurial activity variables, and to determine the economic and institutional drivers of entrepreneurial activities in each group. We show that the level of development, sectoral specialization, and institutional variables related to entrepreneurship, functioning of the labor market, and openness of the country are decisive to understand differences in entrepreneurship activity across countries. Results show that the pre-crisis period, from 1999 to 2008, is a period of growth favorable to entrepreneurship. The financial crisis involved a break in entrepreneurial dynamism, with agricultural economies withstanding the financial crisis better. The 2010–2012 period of recovery is a period of a sharp slowdown in entrepreneurial activity, during which the countries that are less dependent on the financial sector proved to be the most resilient in terms of entrepreneurial activity. Nevertheless, it is the advanced knowledge economies with developed financial markets, fewer institutional regulatory constraints, and greater scope for qualitative entrepreneurship that show lower unemployment rates. These findings have important implications for the implementation of public policy in order to promote entrepreneurial activity and reduce unemployment.
Article
Persistent poverty, economic decay, and lack of opportunities are at the root of considerable discontent in declining and lagging-behind areas the world over. Poor development prospects and an increasing belief that these places have ‘no future’ – as economic dynamism has been posited to be increasingly dependent on agglomeration economies – have led many of these so-called ‘places that don’t matter’ to revolt against the status quo. The revolt has come via an unexpected source: the ballot-box in a wave of political populism with strong territorial, rather than social foundations. I will argue that the populist wave is challenging the sources of existing well-being in both the less-dynamic and the more prosperous areas and that better, rather than more, place-sensitive territorial development policies are needed in order to find a solution to the problem. Place-sensitive development policies need, however, to stay clear of the welfare, income-support, and big investment projects of past development strategies if they are to be successful and focus on tapping into untapped potential and on providing opportunities to those people living in the places that ‘don’t matter’.
Persistent poverty, economic decay and lack of opportunities are at the root of considerable discontent in declining and lagging-behind areas the world over. Poor development prospects and an increasing belief that these places have "no future"-as economic dynamism has been posited to be increasingly dependent on agglomeration economies-have led many of these so-called "places that don't matter" to revolt against the status quo. The revolt has come via an unexpected source: the ballot-box, in a wave of political populism with strong territorial, rather than social foundations. I will argue that the populist wave is challenging the sources of existing well-being in both the less-dynamic and the more prosperous areas and that better, rather than more, place-sensitive territorial development policies are needed in order to find a solution to the problem. Place-sensitive development policies need, however, to stay clear of the welfare, income support and big investment projects of past development strategies if they are to be successful and focus on tapping into untapped potential and on providing opportunities to those people living in the places that "don't matter".
Book
Advances in Spatial Science This series of books is dedicated to reporting on recent advances in spatial science. It contains scientific studies focusing on spatial phenomena, utilising theoretical frameworks, analytical methods, and empirical procedures specifically designed for spatial analysis. The series brings together innovative spatial research utilising concepts, perspectives, and methods with a relevance to both basic science and policy making. The aim is to present advances in spatial science to an informed readership in universities, research organisations, and policy-making institutions throughout the world. The type of material considered for publication in the series includes: - Monographs of theoretical and applied research in spatial science; - State-of-the-art vorlumes in areas of basic research; - Reports of innovative theories and methods in spatial science; - Tightly edited reports form specially organised research seminars. Manuscripts must be prepared in accordance with the guidelines for authors and editors that may be obtained from Springer-Verlag. Manuscripts considered for the series will be reviewed by independent experts to ensure their originality, scientific level, and international policy relevance.
Chapter
This chapter examines the new potential role and style of regional policies in the EU in the context of the global challenges highlighted in the previous chapters. The logical bases of the different scenarios that were depicted and simulated in their inter-regional impacts lay in the evolution of macroeconomic, structural and technological forces; these possible evolutions were unified into a few stylised ‘strategies’ adopted by the main global player countries.
Chapter
This paper aims to examine the entrepreneurial performance of the Central and Eastern European (CEE) regions by applying the Regional Entrepreneurship and Development Index (REDI) approach. The REDI structures the individual and the institutional elements of entrepreneurship in a systemic way by taking into account the mutual dependence of its components. We have demonstrated that the overall entrepreneurial performance of the CEE regions is below that of the other two macro-regions, Southern European (SE) and the Northern and Western European (NWE). We found that CEE country regions tend to cluster together—as do SE and former East German regions. Besides notable similarities, CEE country regions differ significantly in terms of the configuration of their 14 pillars. In general, CEE regions are weak in entrepreneurial attitudes but relatively strong in entrepreneurial aspirations-related pillars. Albeit the entrepreneurial abilities-related opportunity start-up is the most problematic pillar that reflects to the high ratio of necessity-motivated start-ups in these regions. In the final section, we present an entrepreneurship policy portfolio for each CEE region, based on the assumption that the weakest performing elements of entrepreneurship should be improved in order to achieve maximal improvement in the overall REDI scores. The penalty of bottleneck methodology underlines the importance of an individual-based tailor-made policy as opposed to a uniform, ‘one-size-fits-all’ approach.