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La politique de cohésion en Europe centrale et orientale : une typologie régionale de la redistribution européenne et de la croissance économique

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Abstract

Les derniers élargissements successifs aux pays d'Europe centrale et orientale et leur convergence différenciée posent la question de l'efficacité des Fonds structurels et d’investissement européens, qui ont grandement profité à ces pays. La littérature sur cette question n'est cependant pas unanime. Nous proposons donc une analyse de la politique de cohésion et de son rôle dans la croissance régionale, en particulier en Europe centrale et orientale, en utilisant un modèle spatial de Durbin au niveau NUTS 3. Puis, dans un second temps, au travers d’une analyse typologique, nous analysons l’intégration spatialement différenciée de l’espace centre-oriental et interrogeons la question de la cohésion territoriale. Nos résultats confirment l'influence des Fonds européens sur la croissance économique régionale et appellent une réorientation de la politique de cohésion, notamment en faveur d'une politique plus territorialisée.
A la recherche de l’intégration et de la cohésion en Europe centrale et
orientale : quels effets des Fonds européens ?
Résumé : Les derniers élargissements successifs aux pays d'Europe centrale et orientale et
leur convergence différenciée posent la question de l'efficacité des Fonds structurels et
d’investissement européens, qui ont grandement profité à ces pays. La littérature sur cette
question n'est cependant pas unanime. Nous proposons donc une analyse de la politique de
cohésion et de son rôle dans la croissance régionale, en particulier en Europe centrale et
orientale, en utilisant un modèle spatial de Durbin au niveau NUTS 3. Puis, dans un second
temps, au travers d’une analyse typologique, nous analysons l’intégration spatialement
différenciée de l’espace centre-oriental et interrogeons la question de la cohésion territoriale.
Nos résultats confirment l'influence des Fonds européens sur la croissance économique
régionale et appellent une réorientation de la politique de cohésion, notamment en faveur
d'une politique plus territorialisée.
Introduction
En 2004, puis en 2007, les dix pays d’Europe centrale et orientale1 (PECO) sont
devenus États-membres de l’UE à part entière et l’on estime que leur entrée dans l’UE a
généré un accroissement de leur PIB de l’ordre de 5 à 9 % sur dix ans. Lors des
élargissements précédents, on a pu constater que l’adhésion d’un pays à l’UE avait
généralement pour effet de stimuler sa dynamique de croissance à long terme. Le bénéfice des
politiques communes, l’accès au marché unique pour les exportations, l’assainissement des
systèmes financiers et juridiques qu’implique l’adhésion offrent des perspectives de
croissance supérieures pour les économies concernées (Lepesant, 2011). Les PECO ont connu
des réformes économiques et politiques profondes depuis les années 1990. La transition d’une
planification centrale à une économie de marché a été accompagnée par des impacts sociétaux
variés. Notamment, on observe dans ces pays un développement régional inégal causé par le
fait que certaines régions éprouvent plus de difficultés à capter les bénéfices de l’intégration
dans l’Union européenne tout comme certaines d’entre elles ont plus ou moins subi en
profondeur les réformes économiques et politiques que cela impliquait (Artelaris et al., 2010 ;
Smetkowski, 2013). A cet égard, le succès enregistré par plusieurs régions centre-orientales a
été influencé par (i) leur capacité à profiter des économies d’agglomérations, (ii) leur structure
industrielle, (iii) leurs infrastructures existantes, (iv) la recherche et développement qui s’y est
développée rapidement, (v) du niveau de formation de son capital humain, (vi) des
migrations, (vii) du développement de l’entrepreneuriat et de l’accompagnement des startups,
(viii) des investissements directs à l’étranger et (ix) des interactions spatiales et effets de
débordement géographique (Banerjee et Jarmuzek, 2010). Plus récemment, cette intégration
des PECO a été mise à mal avec la crise économique et financière qu’ont subi ces régions.
Les investissements ont rapidement chuté et il a fallu mettre en place une politique de relance
via le « Plan Juncker »2 qui visait à garantir aux investisseurs un meilleur remboursement des
pertes éventuelles. encore, des travaux récents (Martin et Sunley, 2015 ; Capello et al.,
2015, Bourdin, 2018c) ont montré que certaines régions centre-orientales avaient été plus
résilientes que d’autres et que les politiques européennes de développement et
d’investissement avaient joué un rôle plus ou moins important d’amortisseur des effets de la
crise de 2008.
1 Plusieurs pays ont intégré l’UE en 2004 : au nord les trois pays baltes (l’Estonie, la Lettonie et la Lituanie), les
quatre pays de l’Europe centrale (la Hongrie, la Pologne, la République tchèque et la Slovaquie), un pays du sud-
ouest de la zone (la Slovénie) ; puis deux pays ont intégré l’UE en 2007 : les deux Etats du sud-est (la Bulgarie et
la Roumanie).
2 Sur la période 2015-2018, c’est 315 milliards d'euros d'investissements qui ont été dépensés, et pour l’horizon
2020, ça sera en tout 500 milliards d'euros de « Fonds européen pour les investissements stratégiques (FEIS) »
qui auront été débloqués depuis la fin de la crise.
De nombreuses études se sont focalisées sur les dynamiques régionales de
développement dans les PECO après la chute du communisme. Premièrement, les derniers
rapports sur la cohésion économique, sociale et territoriale (Commission européenne, 2010,
2014, 2017) ainsi que plusieurs travaux ont observé une convergence de la performance
économique entre les PECO et le reste de l’UE, mais aussi une augmentation des inégalités au
sein de chaque pays. Paas et Schlitte (2008) mettent en évidence un processus de β-
convergence des régions des PECO entre 1995 et 2003 au niveau NUTS 3 et un processus de
β-divergence au sein de chaque Etat. Artelaris et al. (2010) identifient les mêmes processus
sur la période 1990-2005. Petrakos (2009) reporte des faits similaires pour 1995-2005 à
l’échelle NUTS 2. Bourdin (2015) quant à lui identifie des clubs de convergence et de
divergence au sein de chaque Etat au niveau NUTS 3 sur la période 2000-2013.
Deuxièmement, les régions métropolitaines ont été identifiées comme les principaux lieux de
la croissance économique alors que les régions périphériques, souvent rurales, continuent
d’enregistrer des niveaux de développement économique plus faibles. Troisièmement, les
régions occidentales enregistrent des taux de croissance supérieurs à celles de l’Est (Bourdin,
2013 ; Penzes, 2013). Quatrièmement, il a été montré que les vieilles régions industrielles ont
cumulé plusieurs problèmes structurels (industrie manufacturière en déclin, fort taux de
chômage notamment) qu’elles peinaient encore à résoudre à ce jour (Barjak, 2001 ; Geppert et
Pielesiak, 2017).
L’augmentation des inégalités au sein de chaque PECO les a amenés à mettre en place
des politiques publiques régionales à la fin des années 1990. Ces dernières ont été renforcées
par le fait que l’élargissement à l’Est de l’Union européenne (UE) a entraîné un flux important
de Fonds Européens Structurels et d’Investissement (FESI) dans ces régions. Ceci est
particulièrement vrai en Pologne qui, aujourd’hui, est le pays touchant la plus grande
enveloppe de la Politique de Cohésion. Ces Fonds européens sont même devenus la plus
grande source de financement du développement régional dans plusieurs de ces pays et ont
influencé de manière décisive les politiques structurelles aussi bien au niveau national que
régional (Czyz et Hauke, 2011). De fait, les recherches interrogeant le rôle de l’allocation des
Fonds européens dans la réduction des inégalités régionales se sont développées (Dall’Erba et
Fang, 2017). Concernant ces recherches, une question cruciale qui a largement été débattue
concerne en particulier celle du fléchage de ces Fonds vers les régions « riches » ou vers les «
pauvres » et leur capacité à les utiliser pour accroître leur performance. La question de
l’efficacité versus celle de l’équité est alors posée. Or, dans le contexte de l’espace centre-
oriental, la quasi intégralité des régions (exceptée la Mozovie, Prague et Budapest) est
considérée comme en retard de développement. Pour autant, il existe une diversité des
situations régionales en termes de niveaux de développement territorial. Dès lors, il semble
opportun de s’interroger sur le fait de considérer les régions des PECO comme homogènes et
devant toutes bénéficier des Fonds européens dans les mêmes proportions. Derrière cette
interrogation se cache une question de justice spatiale (Bret et al., 2010) dans la redistribution
des Fonds européens. Autrement dit, faut-il continuer de verser une grande partie Fonds
européens aux régions les plus en difficulté afin de corriger les injustices spatiales3 (sachant
qu’elles éprouvent bien souvent des difficultés à les mobiliser/absorber) comme cela a
toujours été la règle dans l’attribution des enveloppes ? Ou bien faut-il plutôt verser ces Fonds
dans les régions plutôt métropolitaines et compter sur les effets de débordement spatial et de
diffusion de la croissance régionale vers les régions les plus en retard ? Derrière cette
interrogation est posé le dilemme entre un développement régional équilibré et qui vise à
corriger les inégalités territoriales ce qui a été longtemps voulu par la Commission
européenne et une compétitivité régionale de plus en plus invoquée. Car, au cours des
années 2000, de nombreux experts et chercheurs dont le fameux rapport Sapir (2004)
posaient déjà la question de savoir s’il valait mieux augmenter les Fonds pour les nouveaux
entrants ou au contraire les concentrer pour éviter le saupoudrage, arguant que la convergence
3 Suivant le principe rawlsien du maximin qui consiste à porter au niveau le plus élevé possible la part de ceux
qui sont le moins bien pourvus.
nationale ou régionale n’était pas nécessairement attribuable à la Politique de Cohésion de
l'UE (Tarschys, 2003 ; Ederveen et al., 2006 ; Duboz, 2007).
L’objectif de cet article est de montrer comment cette intégration économique
européenne s’est opérée de manière différenciée au travers de l’utilisation des Fonds de la
Politique de Cohésion et comment celle-ci s’inscrit dans un espace économique centre-
oriental qui est loin d’être homogène, et ce pour la période entre 2000 et 2016. Pour cela, nous
proposons une approche en deux temps. Premièrement, nous cherchons à identifier les effets
des Fonds européens sur la croissance régionale et d’évaluer si les inégalités territoriales se
sont réduites (ou au contraire ont augmenté) en Europe centrale et orientale. Pour cela, nous
considérons un modèle de Solow spatialement augmenté prenant en compte les effets spatiaux
et permettant d’expliquer les variations spatiales du développement régional. Deuxièmement,
nous proposons une typologie de l’inégale intégration économique des régions d’Europe
centrale et orientale.
D’un point de vue méthodologique, la littérature abondante sur la question a montré
que la croissance d’une région était influencée par celle de ses voisines et qu’il existait
également des effets de diffusion spatiale de la croissance régionale (voir par exemple : De
Dominicis, 2014 ; Dall’erba et Llamosas-Rosas, 2014 ; Berkowitz et Pieńkowski, 2016 ;
Bourdin, 2018). Afin de rendre compte de la performance différenciée d’une région en
matière de croissance gionale par rapport à ses voisines, nous utilisons un modèle spatial de
Durbin (SDM) qui nous permet d’estimer les effets de débordement et de processus de
diffusion spatiale. Ensuite, une fois les facteurs explicatifs de la croissance régionale identifiés
et les effets spatiaux appréhendés, nous construisons une typologie territoriale pour mettre en
lien les capacités institutionnelles, l’absorption des Fonds et la croissance régionale. Au
regard des éléments issus de la littérature, il est notamment posé plusieurs hypothèses que
nous souhaitons ici tester : (i) les régions ayant les niveaux de développement les plus élevés
sont celles qui ont le plus fort taux d’absorption, (ii) les régions qui ont les taux de croissance
les plus élevés sont celles qui ont dépensé le plus de Fonds européens, (iii) les Fonds
européens ont un impact positif et significatif sur la croissance régionale, (iv) il existe des
effets de dépendance spatiale du développement et de la croissance régionale.
Ce présent article s’inscrit donc dans ce contexte académique concernant la
distribution des Fonds européens qui a été largement traité sur l’ensemble de l’UE ou pour
certains pays de l’ex-Europe des Quinze mais rares sont les travaux centrés en Europe
centrale et orientale depuis son intégration. Il interroge – à l’échelle inédite du niveau NUTS
3 pour les PECO – à la fois les liens entre croissance régionale et Fonds européens perçus et
dépensés, mais aussi s’intéresse à la géographie de la redistribution et de la solidarité
européenne et ses implications dans le cadre de l’intégration européenne des régions centre-
orientales et le futur de la Politique de Cohésion après 2020.
Notre article revient sur la question de la distribution de la politique régionale
européenne dans un premier temps, puis présente la méthodologie adoptée avant de présenter
les résultats. Une dernière partie est consacrée à une conclusion discussion sur l’avenir de la
Politique de Cohésion et sa nécessaire territorialisation.
1. Les problèmes soulevés par la distribution de la Politique de Cohésion et ses effets
1.1. Polariser ou égaliser : le modèle centre-périphérie d’intégration régionale
Au fur et à mesure des différentes réformes de la Politique de Cohésion, il a toujours
existé une difficulté pour les décideurs politiques d’arbitrer sur l’allocation des Fonds
européens visant à assurer à la fois une convergence des régions, une plus grande
compétitivité de l’UE et une cohésion territoriale.
La Politique de Cohésion vise à créer les préconditions d’un développement
harmonieux pour toutes les régions européennes, mais en particulier pour celles qui sont en
retard au regard du PIB/hab. moyen de l’UE. Considérée comme le principal outil
d’investissement dans de nombreux PECO, la Politique de Cohésion a eu un budget de 454
milliards d’euros pour la période 2007-2013 dont 175 milliards attribués aux seuls PECO.
Lors de la précédente décennie, la Politique de Cohésion a été de plus en plus conçue comme
un instrument capable d’améliorer la compétitivité, l’entrepreneuriat et l’innovation dans les
régions, dans la droite ligne des priorités établies par la Stratégie de Lisbonne puis la Stratégie
Europe 2020.
Plusieurs travaux de la nouvelle économie géographique (notamment sous l’impulsion
de Krugman (1991) ou encore Fujita (1999)) ont pointé l’extrême fragilité de la thèse,
soutenue jusqu’à la Présidence Delors, selon laquelle l’intégration économique engendrerait
un rééquilibrage spatial des forces économiques (Dunford, 1994 ; Armstrong, 1995 ; Button et
al., 1995). Or, devant la difficulté à résoudre ces inégalités socio-économiques qui ont une
dimension spatiale/territoriale, l'Acte unique (1986) précise la nécessité de « promouvoir un
développement harmonieux de l’ensemble de la Communauté » et la nécessité de « réduire
l’écart entre les diverses régions et le retard des régions les moins favorisées ». Pour cela, les
décideurs de l’époque conviennent de la nécessité de mettre en place des politiques
correctives pour favoriser ce rééquilibrage.
De nombreuses études ont été produites sur les politiques publiques européennes de
développement régional et l’extrême difficulté à générer à la fois de la croissance économique
et une réduction des inégalités régionales (Martin, 1999). Les approches traditionnelles sur le
développement régional prônent que l’allocation des Fonds européens doit être orientée en
priorité vers les régions en difficulté pour compenser les désavantages structurels qu’elles ont
(Churski, 2005 ; Crescenzi, 2009 ; Crescenzi et al., 2015). Cependant, en couplant la théorie
du développement endogène et de la nouvelle économie géographique, certains chercheurs
interrogent l’efficacité de la politique régionale, arguant que la concentration spatiale pourrait
être la stratégie la plus adéquate pour arriver à un développement à la fois équilibré et efficace
(Puga, 2002).
Il existe ici un problème à caractère géographique : faut-il investir ? Doit-on
investir dans les régions motrices ou dans les régions les plus défavorisées ? L’analyse des
générations successives d’aides européennes aux régions en difficulté permet de mettre en
lumière le dilemme qui existe entre l’équité spatiale et la croissance globale. Cette tension a
été analysée par l’économiste Williamson (1965) qui notait l’existence d’une contradiction
entre la recherche d’un fort taux de croissance du PIB national et la réduction des disparités
régionales. Il se pose ici la question d'un arbitrage entre efficacité et équité qui dépend de
l'orientation que les décideurs politiques souhaitent donner à l'Europe. Soit, on part du
principe que l'UE a pour objectif d'élever de manière durable la croissance en Europe et de la
rendre compétitive dans un contexte de mondialisation. Dans ce cas, il est préférable qu'elles
investissent dans les régions métropolitaines. Un investissement a un impact beaucoup plus
important et rapide dans une grande métropole que dans une région rurale comme le
soulignent notamment la Banque mondiale (2009) ou des économistes de la Nouvelle
Economie Géographique comme Krugman (1991) ou Fujita (1999). Soit, on part du principe
que l'UE doit appliquer avant tout un principe d'équité (investir dans les régions
métropolitaines équivaudrait à un manque de solidarité) auquel on aurait tendance à se
prononcer pour une aide massive aux régions les plus pauvres. La Politique de Cohésion
viserait alors à corriger les effets d'agglomération et de polarisation en faveur des régions en
retard au prix d'une croissance plus faible à l'échelle européenne.
Mais l’équilibre est difficile à trouver. Par exemple, Baudelle et Peyrony (2005)
rappellent que dans la théorie rawlsienne, il arrive un moment critique la redistribution
devient inefficace (au sens de l'optimum de Pareto) si bien que les plus défavorisés y perdent.
Toute la difficulté consiste donc à arbitrer entre une plus grande compétitivité communautaire
tout en assurant aux régions périphériques d’accroître leur compétitivité et leur prospéri
propre leur assurant par là même un rattrapage. En termes de justice socio-spatiale et dans une
perspective rawlsienne4, la vraie question est de savoir si malgré la croissance importante
4 La conception rawlsienne de l’équité repose sur une priorité du juste sur le bien, autrement dit d’une priorité
de la justice sur l’efficacité. Aussi, dans la philosophie rawlsienne de la justice comme équité, il faut noter que la
recherche de la justice ne doit pas s’effectuer au détriment de la compétitivité.
enregistrée dans les régions capitales, les régions périphériques ont un niveau de
développement plus élevé que si les régions capitales n’étaient pas les moteurs de la
croissance. Si c’est le cas, alors le polycentrisme et la Politique de Cohésion – conçus comme
des instruments au service de la réduction des inégalités de développement régional et d’une
plus grande cohésion territoriale sont des moyens justes. Comment rendre acceptable ces
disparités régionales et en particulier le poids écrasant des régions capitales comparées au
reste des régions centre-orientales alors même que ces régions capitales participent pour une
grande part à la croissance globale des PECO ? Ainsi, le problème peut être posé comme suit :
où investir pour être le plus efficace ? Peut-on compter sur une diffusion de la croissance des
régions les plus prospères vers celles qui ne le sont pas ou peu ? Au travers de cet article, nous
testerons notamment le rôle des FESI sur la croissance régionale et s’il existe des effets de
débordement géographique de la croissance régionale et quelle est leur ampleur. Si ces deux
hypothèses sont vérifiées, nous pourrons supposer que les inégalités régionales ne constituent
pas des injustices, du fait que les régions les plus défavorisées (i) profitent de la croissance
des régions plus en avance économiquement et (ii) bénéficient des effets de la Politique de
Cohésion sur leur développement économique. Alors, la Politique de Cohésion pourra être
considérée comme équitable (au sens rawlsien). Si au contraire, les inégalités territoriales au
sein de l’espace centre-oriental se sont creusées et les régions les plus en difficulté n’ont pas
profité de la croissance de régions « motrices », alors la Politique de Cohésion n’aura pas
permis de corriger ces injustices spatiales, voire aura contribué à les renforcer.
1.2. L’impact des Fonds européens structurels et d’investissement, leurs difficultés
d’utilisation et d’absorption et la conditionnalité de leurs effets
Les travaux interrogeant l’impact de la Politique de Cohésion sur les disparités régionales
sont très nombreux (pour une revue de littérature, voir notamment : Le Gallo et al., 2011 ou
McCann, 2015 ; Dall’Erba et Fang, 2017). Suivant les différentes études, d’une manière
générale, plus de ressources financières ont été accordées aux régions en retard et ceci s’est
traduit par une convergence des régions vers la moyenne de l’UE. Les recherches portant sur
l'évaluation ex post de l'impact de la Politique de Cohésion se sont multipliées ces dernières
années (voir notamment Rodriguez-Pose et Fratesi, 2004; Dall'Erba et Le Gallo, 2008;
Ramajo et al., 2008; Arbia et al., 2010 ; Mohl et Hagen 2010, Farole et al., 2011 ; Becker et
al., 2012 et 2013, Bouayad-Agha et al., 2013, Fratesi et Perucca, 2014 ; Percoco, 2017;
Gagliardi et Percoco, 2017 ; Becker et al., 2018 ; Bourdin, 2018 a et b). Elles mettent en
évidence les circonstances à l'origine de l'impact spatialement différencié des FESI. Les
conclusions des travaux sur le sujet montrent que l'efficacité de cette politique dépend de (i) la
concentration des Fonds sur certains thèmes (capital humain, R&D notamment), (ii)
l'environnement régional (effets de débordements géographiques dépendance spatiale) et
(iii) les caractéristiques régionales locales/le capital territorial de la région.
Par ailleurs, les recherches récentes ont contribué à montrer que les régions en retard
avaient une faible capacité d’absorption des Fonds, due notamment à des capacités
administratives insuffisantes (Charron et al., 2015 ; Di Vita, 2017 ; Rodríguez-Pose et
Ketterer, 2018) ou encore à un processus de régionalisation insuffisamment abouti (Marcou,
2002 ; Boulineau et Suciu, 2008 ; Boulineau, 2011). L’absorption reste un aspect déterminant
du processus d’intégration européenne, en particulier pour les nouveaux Etats-membres qui
ont reçu – et reçoivent toujours – des sommes importantes de la Politique de Cohésion. Leur
statut de bénéficiaires nets constitue de ce point de vue une grande opportunité pour eux.
Néanmoins, les Fonds disponibles qui ont été versés pour chaque région ne signifient pas
forcément que ces Etats/régions vont les exploiter entièrement. Cela dépend de leur capacité
d’absorption (Iatu et Alupuliu, 2011 ; Tosun, 2014) que l’on peut définir comme étant la
capacité d’un Etat/d’une région à dépenser de manière efficiente les ressources financières qui
lui sont allouées (Bourdin et Ragazzi, 2018). Cette dernière peut prendre trois formes :
(i) la capacité d’absorption macro-économique : les règles de la Politique de Cohésion
limitent un transfert de Fonds à hauteur maximum de 3,8% du PIB du pays ;
(ii) la capacité financière d’absorption : la plus ou moins grande possibilité d’une
entité territoriale de pouvoir co-financer les programmes et les projets présentés ;
(iii) la capacité administrative : la capacité et les qualifications des autorités locales et
régionales à préparer les programmes, les coordonner et les mettre en œuvre.
A ce sujet, les Sixième et Septième rapports sur la Cohésion (Commission européenne,
2014 et 2017) et le rapport Barca (2009) ont souligné l’impact des capacités institutionnelles
sur l’utilisation effective des Fonds européens et le développement régional. On retrouve ainsi
une littérature récente sur le rôle des institutions sur la croissance régionale (Glaeser et al.,
2004 ; Ederveen et al., 2006 ; Arbia et al., 2010 ; Charron, 2016). Par exemple, l’étude de
Mihailescu (2012) a mis en exergue que la Roumanie avait plus de difficultés à manager les
Fonds européens que la Pologne, ceci étant dû notamment à une corruption moins élevée pour
cette dernière. C’est ce qu’expliquent aussi Achim et Borlea (2015) en identifiant les
déterminants de la capacité d’absorption sur la période de programmation 2007-2013 pour les
28 Etats-membres. Ils montrent qu’une bonne qualité de gouvernance publique avait un
impact positif sur l’absorption. Cette faible capacité à absorber les Fonds européens
s’explique aussi par le fait que les acteurs régionaux éprouvent des difficultés à (i) préparer,
soumettre et administrer des projets financés par la Politique de Cohésion et à (ii) co-financer
les projets (Tosun, 2014).
Le co-financement qui découle du principe d’additionnalité présente des effets pervers qui
ont été notamment mis en évidence par Ederveen et al. (2006). Le principe de cofinancement
n’empêche pas toujours un effet de substitution5 (Bachtler et Taylor, 2003 ; Bachtler et
Mendez, 2007 ; Del Bo et Sirtori, 2016 ; Coppola et al., 2018). Il arrive parfois que les Fonds
structurels se substituent aux financements nationaux entraînant ainsi un retrait partiel des
aides nationales aux régions en retard en considérant que l’UE s’en occupe déjà. Il a été
montré dans une étude (Ederveen et al., 2002) que pour les 31 régions éligibles à l’Objectif 1,
un euro d’aide européenne diminuait en moyenne les transferts nationaux de 17 centimes.
C’est globalement ce que montrent Janský et al. (201) dans le contexte tchèque. Un autre effet
pervers du principe d’additionnalité est le fait que des régions peuvent utiliser les Fonds
structurels pour des projets qui ne créeront pas de croissance dans l’immédiat gardant ainsi la
région dans la limite de l’éligibili pour la période de programmation suivante. Le principe
d’additionnalité peut aussi nuire à la croissance d’une région. En effet, devant l’incapacité à
trouver les sommes nécessaires au cofinancement de leurs projets mais devant l’attrait des
Fonds structurels, certains pouvoirs publics locaux opportunistes préfèrent s’endetter pour
parvenir au cofinancement de leur projet (Mohl, 2016). Enfin, dans le même ordre, on peut
aussi identifier un comportement de rent seeking qui consiste à monter des projets
susceptibles d’attirer des cofinanceurs, plutôt que de monter des projets davantage générateurs
de croissance et de développement dans le but ultime d’attirer un maximum de Fonds
(Ederveen et Gorter, 2002 ; Ederveen et al., 2006 ; Farole et al., 2011).
Il est avancé également que les régions les moins développées avaient une plus faible
position dans les négociations que les régions les plus en avance. Les décideurs de ces régions
« riches » avançaient notamment l’argument que la faible capacité d’absorption des régions
« pauvres » et leur incapacité à gérer les instruments financiers ne jouait pas en faveur d’une
attribution d’une grande enveloppe qui, de toute façon, ne serait pas ou mal dépensée (Milio,
2007 ; Zaman et Georgescu, 2009). D’autres études (Dellmuth et Stoffel, 2012 ; Dellmuth et
al., 2017) montrent encore que la géographie de la distribution des Fonds européens était
influencée par les intérêts politiques. Des régions supportant le parti au pouvoir sembleraient
être préférées dans l’allocation des Fonds pour « récompenser leur loyauté ». Dellmuth et al.
(2017) montrent que c’est en particulier vrai pour les régions où la victoire aux élections s’est
faite sur le fil afin de renforcer la position du parti au gouvernement.
Mihailescu (2012) ou encore Boulineau et Suciu (2008) ont montré l’importance du
processus de décentralisation ayant mené à une réforme de l’administration publique plus ou
5 Appelé également crowding out
moins conséquente. Mihailescu (2012) a notamment pu montrer le lien entre le succès dans
l’absorption des Fonds européens et le degré de responsabilités des autorités locales du fait
que ces instances sont plus proches des réels besoins. Pour le cas polonais, Grose (2007)
expose notamment que la centralisation est facteur d’inefficacité, d’iniquité et de corruption.
Il argumente en montrant que la centralisation excessive du système de management du
Programme Opérationnel Régional avait généré des lourdeurs bureaucratiques et une
redistribution douteuse.
Enfin, Fratesi et Perucca (2014) montrent les relations existantes entre les caractéristiques
régionales (accessibilité, stock de capital privé, capital social, capital humain, typologie
urbain/rural, forces de travail), les Fonds européens reçus et leurs impacts sur la croissance
régionale au niveau NUTS 3 dans les PECO. Ils arrivent à la conclusion que plus le capital
territorial (Camagni, 2002 et 2017) d’une région est important, plus elle tire parti des Fonds
européen. Pour aller plus loin, Crescenzi et Guia (2014) mettent en lumière un potentiel
paradoxe de la Politique de Cohésion. Ils ont montré que les conditions socio-économiques
régionales (démographie, structure productive, marché du travail, innovation et R&D,
infrastructures) constituent un facteur positif conditionnant l’impact des Fonds européens. Or,
il semblerait que les relations entre les Fonds européens dépensés et la croissance régionale
sont plus fortes dans les régions ayant des conditions socio-économiques plus favorables.
C’est cette hypothèse que nous allons tester ici.
2. Croissance régionale, redistribution européenne et (in)efficacité de la Politique de
Cohésion
2.1. Données et méthodologie
2.1.1. Les données mobilisées pour mobiliser la croissance régionale européenne
Plusieurs données ont ainsi été intégrées pour notre analyse et découlent des travaux
académiques précédents. Les données ont été collectées sur EUROSTAT, la DG Regio6 et
ESPON DATA7 pour l’année initiale de référence de notre étude (en 2000) pour les facteurs
explicatifs. Premièrement, l’évolution du PIB/hab. sur la période 2000-2016 (Croiss) comme
mesure de l’évolution du développement économique sur la période considérée a été calculé
(voir 2.1.2.). Il a été également ajouté le PIB/hab. en 2000 (PIB2000) comme mesure du
développement économique à l’année initiale mais également afin d’évaluer s’il existe un
processus de convergence. Un signe négatif de cette variable dans le modèle de croissance
régionale permet de conclure à une réduction des inégalités (convergence des régions).
L'inégale répartition spatiale des activités économiques soulevée dans la littérature (voir par
exemple Farole et al., 2011) met en évidence le rôle important des économies
d’agglomération (Agglo) estimées par le proxy de la densité de la population régionale
(hab./km²)8. Selon Geppert et Stephan (2008), des régions plus densément peuplées doivent
enregistrer des niveaux de productivité plus élevés et par conséquent une plus grande
croissance régionale. Un autre facteur important identifié dans la littérature influençant la
croissance régionale d’une part (Dall’erba et al., 2009 ; Faggian et McCann, 2009), et l’effet
net de la Politique de Cohésion sur le développement économique d’autre part (Rodríguez-
Pose et Fratesi, 2004 ; Crescenzi, 2005) est le niveau d’éducation de la population (Educ)
mesuré ici par la part de la population âgée de 25 à 64 ans qui est titulaire d’un diplôme de
l’enseignement supérieur. Un autre facteur a été ajouté dans l’analyse. Il s’agit des dépenses
6 La Direction générale Politique Régionale et Urbaine. Ce service de la Commission est responsable de la
politique de l’UE concernant les régions et les villes.
7 ESPON est un programme de recherche appliquée qui propose une meilleure connaissance des territoires
européens aux acteurs de l’aménagement et du développement. Il permet de créer un lien entre la recherche
scientifique et la mise en œuvre des politiques publiques dans le domaine de l’aménagement et du
développement des territoires.
8 Une des limites de cette mesure est que certaines régions minières anciennement industrialisées (Haute Silésie,
Moravie, Bohême, Slovaquie…) sont denses et n’ont pourtant pas les caractéristiques des régions
métropolitaines.
totales de R&D par région rapportées en PPA9/hab. (R&D) dont plusieurs chercheurs ont
montré la contribution sur le développement régional (Rodríguez-Pose et Crescenzi, 2008 ;
Camagni et Capello, 2013 ; Rodríguez-Pose et Novak, 2013). Par ailleurs, les deux derniers
rapports sur la Cohésion (Commission européenne, 2014 et 2017) mettent en lumière
l’importance de la qualité institutionnelle (Instit) comme facteur de croissance régionale et
d’absorption des Fonds européens. Dans leur étude, Labaronne et Abdelkader (2006) avaient
déjà montré l’importance de la qualité de l’administration et des facilités économiques dans le
développement. Des travaux tels que Rodríguez-Pose (2013) ou encore Crescenzi et al. (2016)
montrent que les facteurs institutionnels constituent des obstacles à l'efficacité d'autres
facteurs (tels que les infrastructures de transport, l’éducation, l’innovation ou encore
l’efficacité même des Fonds européens). Il a donc été utilisé European Quality of Government
Index (EQI), conçu par Charron et al. (2012), pour prendre en compte ce paramètre. Il a été
également intégré le taux d’absorption des Fonds européens (TxAbso) calculé comme le ratio
entre l’enveloppe cumulée attribuée pour chaque région sur les périodes de programmation
2000-2006 et 2007-2013 et ce qu’elle a effectivement dépensé sur ces périodes. Enfin, il a été
ajouté comme dernier facteur la somme totale des Fonds européens dépensés par région et par
habitant sur les deux périodes de programmation pré-citées (UEFonds) afin d’évaluer l’effet
des Fonds de la Politique de Cohésion sur la croissance régionale entre 2000 et 2016.
TABLEAU 1. Matrice de corrélation (Pearson)
Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
2.1.2. Une méthodologie en deux temps
Les modèles économétriques spatiaux traitent des effets de débordement géographique
comme une forme d'autocorrélation spatiale. Si nous examinons l'évolution du PIB/hab. tout
comme son niveau en 2000, nous trouvons une association positive entre ces variables et leurs
versions décalées spatialement (I de Moran respectivement de 0,56 ; p<0,001 et 0,39 ;
p<0,005). Cela indique clairement que la croissance régionale et le niveau de développement
ne doivent pas être considérés comme des variables distribuées de manière aléatoire, mais
plutôt comme des variables possédant des attributs spatiaux. Cette autocorrélation spatiale
suggère que les régions à fort(e) (respectivement faible) croissance ou développement sont
plus susceptibles d'être proches les unes des autres. Si cette dépendance spatiale est reflétée
dans le terme d'erreur, les résultats d’une régression classique utilisant des estimateurs
économétriques standards – qui ignorent la dépendance spatiale – se révéleront peu fiables.
Aussi, comme l'ont souligné Anselin et al. (2008), un modèle spatial peut contenir une
variable dépendante spatialement décalée connue sous le nom de modèle spatialement
retardé/ modèle de décalage spatial – avec un effet d'interaction endogène, ou le modèle peut
incorporer un processus autorégressif spatial dans le terme d'erreur connu sous le nom de
modèle d’erreur spatiale – avec des effets d'interaction parmi le terme d'erreur. Un troisième
modèle, préconisé par LeSage et Pace (2009), contient une variable dépendante décalée
spatialement et des variables indépendantes décalées spatialement connu sous le nom de
modèle spatial de Durbin –avec des effets d'interaction endogènes (
Yi ,t ¿
et exogènes (
Xi , t ¿
. Pour notre étude, nous allons utiliser ce dernier, compte-tenu des travaux antérieurs
9 Parité de Pouvoir d'Achat
démontrant la dépendance spatiale à la fois de la croissance régionale mais aussi de ses
facteurs explicatifs (voir notamment LeSage et Fischer, 2008 ; De Dominicis, 2014).
Formellement, le modèle spatial de Durbin est formulé comme suit (Elhorst, 2010):
Yi,t=δ+
j=1
n
Wij Yi,t+Xi, t β+
j=1
n
Wij Xi ,t γ+μi+εi , t
Afin de tester nos deux hypothèses de départ10, nous proposons un modèle (1)
Yi ,t
représente l’évolution de la croissance entre 2000 et 2016 pour une region
i
à un
instant t avec, suivant le modèle de croissance de Solow (1956) :
,
puis un second modèle (2) où la variable expliquée
Yi ,t
est le niveau de développement
initial en 2000.
;
j=1
n
Wij Yi ,t
est la croissance (respectivement le niveau de développement) des régions
voisines (variable endogène spatialement décalée),
Xi , t
représente les variables
explicatives d’une région i,
j=1
n
Wij Xi ,t
sont les variables explicatives des régions voisines
à i (variables exogènes spatialement décalées) ;
μi
l’effet fixe-pays ;
δ
la constante ;
β
et
γ
sont les vecteurs des coefficients estimés et
εi , t
sont les résidus.
Le choix de la matrice de pondération spatiale
Wi
nous permet de spécifier le
modèle spatial. Pour notre étude, le poids spatial peut être considéré comme une fonction
continue et décroissante de la distance
dij
. Nous avons ici choisi une fonction gaussienne
de décroissance de la distance avec:
wi=
[
1
(
dij
b
)
2
]
2
b
¿
0 et est définie comme étant la largeur de bande de la fonction, ou en d’autres
termes, le rayon de la sphère d’influence de la région
i
.
Une fois la croissance expliquée, nous dressons une typologie des régions au niveau
NUTS 3 à l’aide d’une Analyse en Composante Principale (ACP), suivie d’une Classification
à Ascendante Hiérarchique (CAH)11. Lidentification des axes factoriels structurant les
données permet de regrouper dans une même classe les régions qui se ressemblent plus entre
elles qu’elles ne ressemblent aux autres. Le dendrogramme (figure 2) réalisé sur les
coordonnées factorielles des régions permet de dégager trois grandes classes qui seront
décrites plus loin.
2.2. Une géographie de la croissance régionale et de l’influence de la Politique de
Cohésion
2.2.1. Le rôle des Fonds européens dans la croissance économique des régions centre-
orientales
10 Les régions ayant les niveaux de développement les plus élevés sont celles qui ont le plus fort taux
d’absorption, et les régions qui ont les taux de croissance les plus élevés sont celles qui ont dépensé le plus de
Fonds européens.
11 Nous avons opté pour la méthode de Ward qui est la plus classiquement utilisée. L’avantage de cette stratégie
est qu’elle procède par agrégation d’éléments les plus proches, fondée sur le critère de la perte d’inertie
minimale.
Pour l’interprétation des résultats, nous nous concentrons sur les effets totaux (reportés
dans le tableau 2) car ils prennent en compte à la fois les effets directs et les effets indirects
(effets de débordement géographique) entre toutes les observations. Nous analysons tout
d’abord l’effet des Fonds européens sur la croissance régionale (modèle 1) et testons ensuite
si les régions plus développées ont un taux d’absorption des Fonds européens plus élevé
(modèle 2), enfin nous analysons les effets des autres facteurs explicatifs.
TABLEAU 2. Modèle spatial de Durbin, effets totaux modèle (1) sur la croissance
régionale entre 2000 et 2016 ; modèle (2) sur le niveau de développement régional en
2000
Modèle (1) Modèle (2)
TxAbso -0.002*** 0.01**
UEFonds 0.009*** 0,015**
PIB2000 -0.055**
Educ 0.064** 0.142**
Instit -0.226** 0.691*
RetD 0.004** -0.023
Agglo 0.021** 0.235***
ρ
0.257*** 0.134***
R² ajusté 0.75 0.71
LRCOM test 19.14** 25.32***
Spatial Breusch-Pagan 11.54*** 7.85***
Test de stabilité de Chow-Wald 26.43*** 11.29***
LM test pour l’autocorrélation 0.024** 0.019***
des résidus
Les valeurs statistiquement significatives sont représentées telles que : 1%=*** ; 5%=** ;
10%*
Le test de LR sur l'hypothèse du facteur commun est rejeté de manière significative,
indiquant qu'il existe des externalités et, dans ce contexte, le modèle spatial de Durbin est la
spécification appropriée. De plus, le test Spatial Breusch-Pagan contre l'hétéroscédasticité est
significatif et indique la présence d'une hétérogénéité spatiale. L'estimation du modèle spatial
de Durbin confirme les effets de débordement géographique aussi bien de la croissance que du
développement régional, mais ces effets sont supérieurs pour la croissance (ρ = 0,257 vs ρ =
0,134). Cette dépendance spatiale met en évidence que la croissance (respectivement le
développement) d’une région dépend à la fois de ses caractéristiques et de la croissance
(respectivement le développement) des régions voisines. Ceci confirme plusieurs travaux
antérieurs (pour une synthèse, voir McCann, 2015)
En ce qui concerne l'analyse de l'effet total des Fonds européens (modèle 1), nous
notons que l'élasticité de la variable explicative présente un signe positif et significatif. Ainsi,
toute augmentation de l'aide européenne dans les régions voisines de i entraîne une
augmentation de la croissance de i (et inversement – toute augmentation des Fonds européens
dépensés dans la région i entraîne une augmentation de la croissance des régions voisines de
i). Plus précisément, si l’on se concentre sur les effets totaux, ces premiers résultats indiquent
une élasticité de 0,09, ce qui implique que lorsque le montant de l'aide européenne dépensé
augmente de 10%, la croissance augmente de 0,9%. Cela fait écho à des travaux antérieurs
tels que ceux de Becker et al. (2010) qui montraient que les Fonds au titre de l’Objectif 1 ont
augmenté le PIB par habitant de près de 1,6% au cours des trois périodes de programmation
1989-1993, 1994-1999 et 2000-2006. De plus, il semblerait que l’effet de la Politique de
Cohésion soit plus important dans les régions ayant un niveau de développement initial plus
élevé. En l’occurrence, pour notre échantillon, il s’agit des régions du « croissant d’or »12
(Bourdin, 2018b). La proximité géographique de ces régions avec les régions riches de
l'Europe des Quinze (en particulier l'Autriche) a été propice à leur croissance. L'ouverture des
frontières liée à l'intégration des PECO dans l'UE a particulièrement favorisé les
investissements directs étrangers (IDE) dans ces régions (Carstensen et Toubal, 2004 ;
Neuhaus, 2006 ; Lepesant, 2011 ; Gorzelak et al., 2013). Ces derniers ont été facilités par des
investissements réalisés dans les infrastructures de transport notamment grâce, en partie, aux
Fonds européens. Cela rejoint la théorie sur la croissance endogène et l’importance des
conditions initiales. Cette littérature met en évidence le rôle des forces d’agglomération qui
tendent à renforcer les régions à l’environnement économique favorable (le « croissant d’or »
dans le cas présent).
De plus, le signe négatif de la variable PIB2000 indique un processus de convergence
des régions, et, de ce point de vue, nos résultats rejoignent d’autres travaux sur l’impact
positif des Fonds européens sur la réduction des inégalités interrégionales (notamment : Mohl
et Hagen, 2010 ; Becker et al., 2010, 2012 et 2013 ; Le Gallo, et al., 2011 ; Bouayad-Agha,
2013 ; Percoco, 2017 ; Bourdin a et b, 2018).
Par ailleurs, si l’on s’intéresse à la capacité d’absorption des régions en fonction de
leur niveau de développement (modèle 2), on remarque que l’effet est positif et significatif.
Autrement dit, plus le niveau de développement d’une région est élevé, plus son ratio entre
l’enveloppe initialement reçue et les montants effectivement dépensés sera élevé. Ceci peut
probablement s’expliquer en partie par le fait que selon le principe d'additionnalité des
Fonds européens qui stipule que les gions doivent cofinancer les projets les régions les
plus riches ont plus de facilité à compléter l'aide européenne que les régions situées plus à
l'Est (Del Bo & Sirtori 2016 ; Janský et al., 2016 ; Coppola et al., 2018).
Dans les deux modèles (tableau 2), on observe un impact positif de l'agglomération
spatiale sur la croissance régionale, ce qui signifie qu'au moins aux premiers stades du
développement économique, les décideurs pourraient favoriser la croissance et la convergence
en laissant apparaître un certain niveau de polarisation. Du point de vue de la géographie
économique, il a été prouvé que les économies d’agglomération jouent un rôle important dans
la promotion du développement régional, bien qu’il faille en payer le prix par une
augmentation des divergences au sein de chaque pays (Quah, 1997 ; Baldwin et Martin,
2004). Ainsi, par la suite, pour éviter que les inégalités se creusent de manière significative au
sein de chaque pays (Bourdin, 2015), il serait opportun de mettre en œuvre des politiques de
développement plus équilibré et polycentrique (Baudelle, 2005 ; Baudelle et Peyroni, 2005).
Un deuxième résultat important concerne le rôle important de l’éducation dans la croissance
et le développement régional avec un effet positif et significatif. Un résultat qui suggère que
les investissements dans le capital physique dans les régions européennes moins développées
devraient être accompagnés de mesures visant à accroître la quantité et la qualité des
investissements dans le capital humain, afin de tirer le meilleur parti de la croissance
économique.
Nos résultats également suggèrent un effet positif des investissements dans la R&D
sur la croissance régionale confirmant les travaux de Crescenzi (2005) et de Rodríguez-Pose
et Crescenzi (2008). En revanche, il semblerait qu’il y ait une relation négative entre le niveau
de développement et les investissements dans la R&D concernant les régions de notre
échantillon. Comme l’expliquent Camagni et Capello (2013) ou encore Capello et Lenzi
(2013 et 2014), les facteurs liés aux connaissances régionales (ie. la R&D) ne se transforment
pas automatiquement ni nécessairement en innovation. Par ailleurs, les investissements dans
la R&D dans une région peuvent entraîner le développement de nouveaux produits et/ou de
nouvelles technologies dans d’autres régions (« régions imitatrices ») que celles où la R&D a
été réalisée, et donc profiter à d’autres régions en terme de croissance économique.
12 Cela inclut toutes les régions tchèques, les régions les plus éloignées à l'ouest de la Slovaquie (régions de
Bratislava, Trnava, Trenčín et Nitra) et la Hongrie (Transdanubie), ainsi que la Slovénie
Enfin, un dernier résultat important concerne l’effet positif de la qualité des
institutions sur le niveau de développement confirmant une littérature récente (Rodríguez-
Pose et Garcilazo 2015; Rodríguez-Pose et Ketterer, 2018) sur la qualité des gouvernements
régionaux en tant que facteur fondamental affectant la performance économique. Dans le
même temps les régions ayant connu des taux de croissance élevés sont celles où le niveau de
qualité des institutions est le plus faible. Ceci s’explique par le fait que les régions ayant
enregistré les taux de croissance les plus importants sur 2000-2016 sont celles qui, pour une
grande partie, avaient les niveaux de développement les plus faibles en 2000. Comme les
travaux de Rodríguez-Pose (2013) ou encore les conclusions des deux derniers rapports sur la
Cohésion (Commission européenne, 2014 et 2017), nos résultats confirment que la qualité des
institutions et la bonne gouvernance comptent.
2.2.2. Une typologie de l’intégration économique des régions centre-orientales
Une fois l’influence des différents facteurs sur la croissance régionale et le
développement identifiés, nous présentons une typologie de l’intégration économique des
régions d’Europe centrale et orientale en s’attachant à mettre en évidence la place
qu’occupent les Fonds européens dans ce cadre. L’ACP normée (variables centrées-réduites)
menée sur les 147 régions de notre échantillon au niveau NUTS 3 a permis de dégager les
principaux axes structurant les disparités de profils entre les régions centre-orientales. Avant
de les présenter, quelques remarques préliminaires tirées de l’analyse du tableau des
corrélations (tableau 3) permettent d’éclairer notre étude.
FIGURE 1. Axes factoriels 1 et 2 et projection des individus sur les axes factoriels
Les disparités de profils entre régions sont d’abord structurées par deux facteurs
principaux. Ces deux axes principaux qui ressortent de l’analyse expliquent respectivement
28,32% et 24,25% de la variance totale. Laxe 1 de type bipolaire oppose les régions
métropolitaines et ayant largement bénéficié des Fonds de la Politique de Cohésion aux
régions avec un fort niveau d’éducation et ayant plutôt bien dépensé les Fonds européens qui
leur étaient alloués, tandis que le deuxième axe de type bipolaire oppose les régions dites
périphériques enregistrant plutôt des forts taux de croissance (effet de rattrapage) aux gions
relativement développées avec une qualité des institutions élevée et des efforts dans la R&D
en moyenne supérieurs au reste de l’échantillon. Il a été ensuite procédé à une CAH qui a
permis de dégager trois13 profils de régions dans les PECO en fonction du dendrogramme
(Figure 2).
FIGURE 2. Arbre de classification des régions centre-orientales
(i) Les régions
métropolitaines en tête
Il s’agit pour
l’essentiel de régions
capitales de leur pays
mais aussi de
podregions14
métropolitaines telles
que Wroclaw,
Katowice ou encore
Poznań. Pour la plus
grande partie, il s’agit
de régions enregistrant
les plus hauts niveaux
de développement
économique de la zone
d’étude et bénéficient
de la Politique de Cohésion pour une grande partie car situées, pour la période de
programmation 2000-2006, en dessous du seuil des 75%15. Pour 2007-2013, certaines de ces
régions (essentiellement les régions capitales telles que Prague ou Budapest) ont bénéficié
d’un soutien transitoire de l'objectif compétitivité régionale et emploi (phasing-in). C’est ces
mêmes régions (avec la Mazovie en plus) qui, pour la période de programmation 2014-2020,
font partie du groupe des « régions en transition » (PIB/hab. situé entre 75 et 90% de la
moyenne de l’UE27) et qui ont vu leur niveau de Fonds européens reçus diminuer de manière
significative.
D’une manière générale, on retrouve une concentration des activités et des richesses
dans les centres politiques et administratifs de chaque pays d’Europe centrale et orientale. La
proportion de personnes ayant un niveau d’études élevé y est plutôt plus fort qu’ailleurs. Or,
nos résultats montrent que le niveau du capital humain influence positivement la croissance
régionale. De plus, d’autres facteurs avancés dans la littérature (mais non démontrés dans
notre présente étude) peuvent potentiellement expliquer la place qu’occupent ces régions
métropolitaines dans le développement régional. Par exemple, le chômage y est souvent plus
faible, l’emploi dans le secteur tertiaire est largement développé et elles attirent plus
facilement les IDE (Lepesant, 2011 ; Gorzelak et al., 2013). Dans le cas polonais, Geppert et
Pielesiak (2017) expliquent bien le phénomène de sélectivité spatiale des IDE en prenant
l’exemple de l’industrie pharmaceutique où les dix plus grosses firmes du secteur ont toutes
au moins un établissement à Varsovie. De par son effet différenciateur, le marché a «
13 Pour chacune des classifications (tests effectués avec 1 classe, 2 classes, 3 classes, etc.), la distance intra-
classe et la distance interclasses ont été calculées. C’est avec le test pour 3 classes que l’inertie est maximisée.
14 La podregion est une unité administrative (qui sert uniquement à des fins statistiques) correspondant au
niveau NUTS 3. Chacune des voïvodies (équivalent des régions) regroupe plusieurs sous-régions et la sous-
région regroupe plusieurs unités (les powiats).
15 L’objectif 1 (convergence) pour le rattrapage des régions en retard de développement. Il s’adresse aux
régions ultrapériphériques, c’est-à-dire les moins accessibles, ou dont le PIB par habitant est inférieur à 75 % de
la moyenne communautaire. Il représente environ 80% du total du budget de la politique régionale européenne.
Il finance des infrastructures lourdes (routes, voies ferrées) et des actions liées à l’éducation, à la formation, à la
santé, au développement économique et à l’environnement.
Regions
centre-
orientales
sélectionné » en premier les régions les plus ancrées dans l'européanisation et la
mondialisation. De ce point de vue, cette sélection des territoires s'est réalisée par leur degré
d'intégration dans les dynamiques européennes et mondiales (essor des circulations, échanges
internationaux, restructuration des secteurs privés en crise, privatisation de l'économie)
(Lepesant, 2004).
CARTE 1. Typologie des régions
Marie-Claude Maurel (2004) explique que ces métropoles offrent un certain nombre
d'avantages comparatifs par la taille et la qualité de leur marché du travail (main d'œuvre
qualifiée de niveau supérieur), leur marché de consommation, la concentration d'un potentiel
de recherche non négligeable, la présence d'institutions spécifiques dont le but est de
minimiser les coûts d'approche des marchés. Nous pouvons dire que le régime communiste n'a
fait que retarder des processus désormais en cours telles que la métropolisation et la
modernisation. Ces effets de polarisation dans les régions urbaines/capitales trouvent donc
leur origine dans leur fort potentiel attractif (solde migratoire positif), accessible (bien
desservie) et réceptif (IDE). L’utilisation des Fonds européens dans ces régions semblerait
consolider leur statut de moteurs économiques en Europe centrale et orientale. Comme Basile
et al. (2008) l’expliquent, ces FESI ont permis de créer les conditions d’attraction d’IDE en
améliorant l’accessibilité notamment. De ce point de vue, les Fonds européens n’ont fait que
renforcer des avantages comparatifs de ces capitales qui se sont construits dans le temps long
de ces pays (Rey et Saint-Julien, 2005 ; Lepesant, 2009), la hiérarchie urbaine était
polarisée par la capitale, sans villes de rang 2 et 3 pouvant porter un développement
métropolitain après 1989 (sauf en Pologne). Ces polarisations urbaines sont territorialement
intégratrices (Rey et Saint-Julien, 2005) et les effets de débordement géographique de la
croissance régionale et du développement identifiés dans notre étude confirment ces effets de
dépendance spatiale. Elles abritent des métropoles qui connectent leur pays à l’Europe et au
monde et rendent compte de l’intégration continentale ; en ce sens, elles sont plus
européanisées (Szajnowska-Wysocka, 2009).
(ii) Les régions performantes
Parmi ces régions, on distingue la plupart des régions des pays Baltes, quelques
régions polonaises plutôt localisées à l’Ouest et les régions du « croissant d’or ». Ces
dernières sont localisées principalement le long de la frontière autrichienne et tirent un réel
avantage de leur localisation à proximité de régions prospères de l’ex-UE15. Après 1989, ces
régions ont pu profiter de la nouvelle géographie de l’Europe économique et politique qui
commençait à se dessiner. Du fait de leur situation géographique, la présence d’infrastructures
routières importantes, une main-d’œuvre abondante et dont le coût était relativement faible,
ces régions ont pu attirer les investisseurs et stimuler leur développement (Lepesant, 2011 ;
Gorzelak et al., 2013 ; Bourdin, 2018). Du fait de leur niveau de développement inférieur à 75
% de la moyenne de l’UE. Grâce aux aides aussi bien du gouvernement que de l’UE, elles ont
entamé (voire terminé) un processus de reconversion en partie couronné de succès (Gorzelak
et al., 2013). En particulier, les régions localisées à proximité immédiate des régions
métropolitaines ont à la fois bénéficié des effets de débordement géographique de la
croissance – comme nous le laissent suggérer les résultats de notre modèle spatial de Durbin –
mais aussi d’une enveloppe importante de Fonds structurels. Par exemple, la région située à
l’Ouest de Varsovie (la podregion Siedlecki) a dépensé 3,425 milliards d’euros entre 2000 et
2013. De plus, elles ont des taux d’absorption des Fonds parmi les plus élevés de notre
échantillon. Ceci est en partie lié à leur niveau de qualité institutionnelle relativement élevé.
Ce qui caractérise ces régions des pays baltes est leur taux d’absorption des Fonds
structurels très important (entre 71,8 et 89,4 %). La plupart d’entre elles a dépensé un demi-
milliard d’euros d’aides européennes leur permettant d’avoir des taux de croissance régionale
parmi les plus élevés de notre zone d’étude et les résultats de notre modèle confirment
l’impact positif de la Politique de Cohésion sur la croissance. Par ailleurs, il s’agit de régions
avec un niveau de formation du capital humain très élevé. Or, nos résultats confirment que le
niveau de formation de la population influe positivement sur la croissance. Enfin, la
croissance régionale dans les pays baltes peut s’expliquer par d’autres facteurs, notamment
ceux liés au secteur bancaire et financier ou encore la proximité aux pays scandinaves mais
qui ne sont pas mesurés dans notre étude.
(ii) Les régions en difficulté
Ces régions enregistrent une variation de leur niveau de développement importante sur
la période d’étude. On retrouve ici le phénomène de causalité inverse discuté dans la
littérature (Pelligrini, 2013 ; McCann, 2015 ; Mohl, 2016). Une région en retard peut recevoir
une somme importante de Fonds européens (la méthode d'allocation est basée sur les niveaux
initiaux du PIB par habitant par rapport à la moyenne de l'UE) et enregistrer une forte
croissance régionale, mais rien ne dit que ceci est au montant conséquent de Fonds
européens reçus. En effet, selon la théorie néoclassique, une région va connaître une
croissance d’autant plus importante qu’elle est loin de son état stationnaire, autrement dit que
son niveau de développement économique est bas. De fait, il est difficile de démêler ce qui
relève de l’effet réel des Fonds européens sur la croissance régionale de ce que prédit le
modèle de Solow. A partir de modèles macroéconomiques, le dernier rapport sur la cohésion
économique, sociale et territoriale (Commission européenne, 2017) conduit à penser que les
investissements au titre de la Politique de Cohésion ont probablement un impact positif
important sur l’économie de l’UE, et en particulier dans les principaux pays bénéficiaires
l’impact est le plus grand. Pourtant, il semble difficile de démêler l’effet propre des Fonds
européens avec de telles méthodes. De ce point de vue, il est évident que des méthodes
contrefactuelles (utilisant un calcul de régression-discontinuité - RDD) telles que celles
développées récemment dans certains articles (voir, par exemple, Baslé 2006 ; Pellegrini et al.
2013; Becker et al., 2013 ; Gagliardi et Percoco 2017; Giua 2017) font partie des plus
adéquates pour évaluer l’effet net.
Il s’agit de régions qui, malgré tout, restent en difficulté car, si elles convergent vers la
moyenne de l’UE de manière rapide, elles pourraient davantage encore se développer et créer
les conditions d’un développement territorial pérenne si elles utilisaient l’intégralité des
enveloppes reçues, et ce, de manière plus ciblée. Par exemple, certaines régions ont cru que le
développement d’infrastructures de transport s’accompagnait systématiquement d’une plus
grande croissance. Or, dans leur étude sur le cas espagnol16, Crescenzi et Rodríguez-Pose
(2012) montrent que les investissements dans les transports n’ont pas eu les effets escomptés.
Il peut même en découler des effets pervers où le désenclavement d’une région peut entraîner
une fuite de la population avec un haut niveau d’éducation vers la région capitale par le jeu
des forces économiques centripètes. Ainsi, la construction d’infrastructures de transports est
une condition nécessaire mais non suffisante au développement, si ce dernier n’est pas
accompagné de mesures sur l’amélioration de la compétitivité territoriale. Et, même si le
développement des infrastructures de transport permet une meilleure accessibilité de la région
et son désenclavement, elle augmente aussi son risque de vulnérabilité (car ouverture
internationale et à la compétition). Les régions ayant de bonnes infrastructures de transport et
qui sont bien connectées à des régions ayant des dotations similaires ont tendance à croître
plus rapidement (cas des régions plutôt développées). Cependant, les investissements dans les
infrastructures dans les régions périphériques les rendent plus vulnérables à la concurrence.
De plus, l'impact positif de la dotation en infrastructures sur la croissance a tendance à
diminuer rapidement et est plus faible que celui, par exemple, du niveau de capital humain
(Crescenzi et al., 2016). Il y a peu de preuves que le pari sur les infrastructures de transport en
tant que mécanisme fondamental de la croissance économique régionale a porté ses fruits en
Europe. C’est d’ailleurs pour ces raisons qu’une inflexion importante a été opérée pour la
Politique de Cohésion 2014-2020 qui finance beaucoup moins celles-ci au profit de la R&D et
l’entrepreneuriat notamment. Cette inflexion semble d’ailleurs se confirmer pour la période
post-2020.
Le développement de ces régions passe aussi et avant tout par l’amélioration de leur
qualité institutionnelle comme le préconisent Rodríguez-Pose (2013) ou encore le dernier
rapport sur la cohésion économique, sociale et territoriale (Commission européenne, 2017).
Récemment, dans leur article, Rodríguez-Pose et Garcilazo (2015) expliquent que dans des
régions encore faiblement développées, les investissements devraient davantage se concentrer
autour de l’amélioration de la qualité des pouvoirs publics longtemps oubliée par la
Commission européenne – à moins d’injecter des sommes supplémentaires considérables pour
espérer une croissance économique.
3. Discussion : la nécessaire dimension spatiale de l'action publique européenne
A la suite de l’intégration de dix PECO dans l’UE, un débat sur le développement des
régions les plus en retard a vu le jour. La Commission européenne (2006, 2008) souhaite
qu’on y investisse massivement des ressources afin qu’elles se développent plus rapidement.
Nos résultats montrent que même si les régions les plus en difficulté (qui ont largement
bénéficié des Fonds européens) connaissent un processus de convergence, cette thode
d’investissements importants a ses effets pervers : elle rend ces régions dépendantes des aides
qu’elles reçoivent et semblent ne pas les utiliser de manière efficiente du fait de difficultés
liées, en partie, à leur faible niveau de qualité institutionnelle.
Dès lors, comment rendre acceptable ces disparités (injustices spatiales) et en
particulier le poids écrasant des régions capitales comparées au reste des régions centre-
orientales alors même que ces régions capitales participent pour une part non négligeable à la
croissance globale des PECO ? Aussi, nous pensons que la dimension spatiale de l'action
16 L’Espagne possède le deuxième plus grand réseau à grande vitesse du monde, chaque capitale de province a
son aéroport international et une large autoroute la desservant.
publique européenne constitue une opportunité pour tenter de résoudre ces contradictions. La
territorialisation des politiques publiques de développement régional (qui consiste à améliorer
les capacités économiques régionales (Barca et al., 2012) et à différencier les traitements des
régions) couplée à une amélioration de l’environnement régional et à un aménagement du
territoire polycentrique peuvent délier les arbitrages parfois difficiles. Dans le cadre européen,
deux conceptions de la justice se sont pendant longtemps opposées, ou tout du moins
paraissent contradictoires à première vue :
(1) une justice « sélective » qui vise à concentrer les aides européennes dans les
territoires les plus compétitifs17. Derrière cette conception, il y a d’une part l’idée
de « rentabilité des investissements » et d’autre part, l’idée de croissance
économique inégale mais d’un développement qui profiterait à tous ; investir dans
les régions périphériques reviendrait à dilapider les Fonds européens et à
déresponsabiliser les régions motrices.
(2) une justice « corrective » qui vise à davantage aider les territoires
périphériques/les moins favorisés.
Or, nos résultats montrent qu’il existe des effets forts de dépendance spatiale du
développement et de la croissance régionale. De fait, il est tout à fait envisageable de mettre
en place les deux types de justice si on applique (i) une politique d’aménagement du territoire
polycentrique, (ii) une politique qui vise à améliorer l’environnement régional pour
maximiser l’efficience des FESI et (iii) une politique qui favorise les propres potentiels
territoriaux des régions. La nouvelle architecture de la Politique de Cohésion (2014-2020) va
dans ce sens et rompt ainsi avec les projets soutenus auparavant par les Fonds européens18.
Elle s’attache davantage à renforcer les capacités de recherche et d'innovation des régions
(Barca, 2009 ; OCDE, 2009 ; McCann et Rodríguez-Pose, 2011; Iammarino et al., 2017).
C’est dans ce contexte que la Commission européenne a invité chacune des régions à
présenter ses points forts et à bâtir sa propre stratégie de recherche, d’innovation et de
spécialisation intelligente (dite RIS3). Chaque région doit identifier les domaines vers
lesquels seront fléchés prioritairement les Fonds. En se concentrant sur les aspects qui sont à
la base des meilleures potentialités concurrentielles d’une région, la «
spécialisation/différenciation » intelligente contribue à positionner les régions dans des
marchés/niches mondiaux et des chaînes de valeur internationales spécifiques (Foray et Van
Ark, 2007 ; Foray, 2014). Elle ne dépend pas uniquement de ses dotations en infrastructures
matérielles mais également de la formation de son capital humain et de la capacité de son
environnement institutionnel à mettre en place de telles politiques basées sur l’économie de la
connaissance. L’approche prônée par l’OCDE (2009) et le rapport Barca (2009) consistant à
mettre en œuvre des politiques révélant les potentiels de croissance qui existent dans chaque
région en se basant sur leurs propres ressources territoriales semble être suivie par les
institutions européennes. Ces nouvelles méthodes appelées « place sensitive policies » et «
place-based policies » (Iammarino, 2017 ; Rodríguez-Pose, 2018) permettront de mieux cibler
les régions et le type d’aides appropriées pour favoriser le développement territorial. Aussi,
pour que ces politiques soient les plus efficaces possibles, elles doivent (i) viser à améliorer
les capacités institutionnelles dans les régions les plus en difficulté, (ii) poursuivre les efforts
consentis dans l’innovation dans les régions en tête, (iii) promouvoir des politiques le
17 Laurent Davezies (2002 et 2008) défend cette idée de la justice dans le sens où pour maximiser l’effet moteur
des pôles de croissance, les Fonds européens doivent être concentrés dans ces régions-capitales. A l’inverse, il
estime qu’investir dans les régions périphériques reviendrait à dilapider les Fonds européens et à
déresponsabiliser les régions motrices.
18 Il s’agissait alors de financer davantage les « anciens » leviers macroéconomiques liés aux investissements
orientés vers le développement des infrastructures lourdes visant à désenclaver les régions (routes, voies
navigables et ferrées) et aux actions ponctuelles en faveur du développement économique des régions en
difficulté.
principe de conditionnalité est suivi de manière plus rigoureuse (ex-ante, in-itineris et ex-post)
sur la base de critères univoques pour éviter les abus et les recherches de rente.
Cette nouvelle architecture de la Politique de Cohésion est d’autant plus justifiée que
la Commission européenne prône désormais une nouvelle rhétorique politique insistant sur
l’impératif de renforcement de la compétitivité territoriale notamment depuis l’Agenda 2000
(Baudelle et Elissalde, 2007) et renforcé avec la Stratégie Europe 2020 en faveur d’une
croissance intelligente, durable et inclusive. Aussi, le glissement terminologique du terme de «
politique régionale européenne » au terme de « Politique de Cohésion » effectué par la
Commission européenne n'est pas anodin (Elissalde et al., 2013). Il constitue un glissement de
sens qui consiste à penser la réduction des disparités régionales à une échelle globale. Aussi,
cette perspective met en lumière la nécessité d’un polycentrisme multi-niveaux (Baudelle,
2005). Le polycentrisme, couplé à une politique qui viserait à améliorer l’environnement (bon
gouvernement, niveau d’éducation, etc.), répondraient alors à la fois à un objectif
d’« équilibre territorial » et de cohésion territoriale permettant d’articuler les objectifs sous-
jacents de l’UE que sont la compétitivité et l’équité territoriale aussi bien au niveau global
qu'au niveau local. L’hétérogénéité et l’instabilité spatiale et temporelle du développement
régional renforcent l’idée de mener une territorialisation des politiques publiques
européennes. C’est ce qu’amenaient déjà Guy Baudelle et Jean Peyrony en 2005 à dire
qu’« équité territoriale et polycentrisme font, au moins implicitement, partie du modèle
européen ; c’est probablement ce que signifie l’ajout de la cohésion territoriale parmi les
objectifs de l’Union dans le projet de Traité constitutionnel19 ». Plus de dix années après, le
polycentrisme continue d’être, en toile de fond, un élément essentiel pour réaliser la cohésion
territoriale (Commission européenne, 2015 ; Santamaria, 2017). Dans ce sens, les effets de
débordement géographiques identifiés dans notre étude montrent l’intérêt d’une telle
proposition.
Les défis restent néanmoins nombreux pour les PECO dans le cadre de la future
période de programmation 2021-2027 (qui sera dotée de 374 milliards d’euros) car la
Commission européenne plaiderait pour une baisse des aides apportées à ces pays au profit de
l’Europe méditerranéenne. Faire pareil (voire mieux) avec moins, jamais la question de
l’évaluation de l’efficacité des politiques publiques de développement territorial n’a jamais
été aussi cruciale (Bourdin et Ragazzi, 2018) pour l’Europe centrale et orientale.
Conclusion
Notre article avait pour but d’éclairer le débat entre efficacité et équité des Fonds
européens. Au travers du modèle spatial de Durbin, nous avons évalué (i) l’efficacité (le
rapport entre les résultats obtenus et les objectifs fixés par les décideurs ici l’objectif de
convergence) de la Politique de Cohésion en montrant qu’il existait un effet de rattrapage et
(ii) l’efficience (l’optimisation des outils/moyens mis en œuvre pour obtenir un résultat) via
notre analyse typologique et notre modèle spatial de Durbin puisque nous mettons en lumière
que l’environnement (bon gouvernement, niveau d’éducation, etc.) compte pour la mise en
œuvre des FESI.
Alors que cette politique européenne vise bien fondamentalement la solidarité et le
rattrapage (cf. le préambule du Traité de Rome, 1957) et, par essence, à réduire les injustices
spatiales, notre contribution s’inscrit dans un contexte particulier où la Politique de Cohésion
est remise en cause par certains pays. Plus spécifiquement, notre papier visait à (i) identifier
quel rôle jouait la Politique de Cohésion dans la croissance régionale et donc interrogeait
son efficacité et à (ii) dresser une typologie des régions centre-orientales au regard des
Fonds européens dépensés. Même si l’intégration européenne et la reconversion économique
des régions orientales n’est pas complète et aboutie pour certaines, leur rattrapage est bien réel
comme le montre notre modèle. Aucun espace ne se trouve hors de l’action publique
européenne et de la redistribution mais l’utilisation des Fonds européens ne semble pas
19 Ce Traité établissant une constitution pour l'Europe (aussi appelé traité de Rome II ; datant de 2004) ne sera
finalement pas ratifié par tous les Etats-membres et laissera place en 2007 au Traité de Lisbonne.
uniforme. Il en découle une géographie de l’utilisation et de l’impact de la Politique de
Cohésion sur le développement, avec certaines régions qui cumulent des difficultés, remettant
en cause la cohésion territoriale recherchée par l’UE, et ce, malgré le fait que cette même
politique contribue à réduire les inégalités comme notre modèle le montre.
Au regard de la recherche ici menée, nous identifions plusieurs limites et autant de
perspectives de recherche futures. Premièrement, notre article montre l’effet positif et
significatif de la Politique de Cohésion en particulier dans les régions métropolitaines, mais il
s’agit de ces mêmes régions qui ont accueilli des IDE (dont l’enveloppe financière est sans
commune mesure avec les Fonds européens). A ce jour, on ne recense pas dans la littérature
de travaux qui ont tenté de démêler la contribution respective des IDE et de la Politique de
Cohésion dans l’explication de la croissance régionale, d’autant plus que, comme les travaux
de Basile et al. (2008) le montrent, la Politique de Cohésion a joué un rôle de catalyseur pour
attirer des firmes multinationales dans les régions en retard. Deuxièmement, nous identifions
une autre limite qui concerne celle du dilemme entre compétitivité et équité territoriale que
nous avons réinterrogée dans le contexte des PECO. En effet, le critère qui permet de fonder
la répartition des Fonds de la Politique de Cohésion est basé sur le PIB/hab., et les régions
ayant un PIB/hab. inférieur à 75% de la moyenne de l’UE sont considérées comme les régions
en difficulté nécessitant qu’on leur attribue une grande partie de l’enveloppe allouée à cette
politique européenne. Or, comme la littérature antérieure et notre article le montrent, les
régions des PECO sont loin de toutes avoir les caractéristiques de régions en difficulté. Bien
au contraire, il semblerait que certaines régions se sont bien intégrées et développées et
d’autres au contraire peinent à sortir de leur trappe de développement. Ce vaste espace centre-
oriental est loin d’être homogène et, de ce point de vue, la distribution des Fonds de la
Politique de Cohésion à partir du seul critère du PIB/hab. n’est pas satisfaisante. Dans un
contexte les études montrent que l’amélioration des facteurs d’environnement (éducation,
bon gouvernement, promotion de l’innovation, accompagnement de l’entrepreneuriat) sont
essentiels pour améliorer l’efficacité de la Politique de Cohésion, l’indicateur du PIB/hab.
n’est plus le mieux adapté et il semble devenu indispensable d’inventer de nouveaux
indicateurs pour penser la cohésion territoriale et le modèle de justice spatiale qu’elle porte.
Enfin, d’un point de vue méthodologique, concernant la question du rôle de la Politique de
Cohésion pour résoudre les injustices spatiales, une réflexion devrait être menée autour
d’indicateurs ou seuils pour explorer la justice spatiale, et à partir de quel moment la Politique
de Cohésion deviendrait équitable. Et, au-delà, quelles méthodes adéquates pour mesurer les
injustices spatiales et leur résolution.
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Annexes
TABLEAU. Matrice de corrélation (Pearson)
Variables TxAbs
o
UEFond
s
PIB200
0
Croiss Educ Instit R&D Agglo
TxAbso 1 -0,162 0,097 -0,080 0,436 0,050 0,078 -0,292
UEFonds -
0,162
1 0,210 0,197 -0,334 -0,160 -0,026 0,405
PIB2000 0,097 0,210 1 -0,398 -0,005 0,253 0,226 0,602
Croiss -0,080 0,197 -0,398 1 0,274 -0,475 -0,043 -0,007
Educ 0,436 -0,334 -0,005 0,274 1 0,221 0,470 -0,252
lninstit 0,050 -0,160 0,253 -0,475 0,221 1 0,347 -0,309
R&D 0,078 -0,026 0,226 -0,043 0,470 0,347 1 0,016
Agglo -
0,292
0,405 0,602 -0,007 -0,252 -0,309 0,016 1
Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
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