Le modèle de base

Dans ce chapitre, nous testons l'existence d'un eet zoo parmi les communautés

françaises et cherchons à en estimer l'intensité. Aussi, la démarche générale que nous

adoptons consiste à estimer l'impact de la population de ces communautés (N_i) sur

le nombre de compétences qu'elles exercent (C_i). En parallèle, on suppose que cette

gamme de biens publics locaux oerts par les communautés dépend également d'autres

charactéristiques socio-économiques exogènes (Xi).

Ainsi, le modèle à estimer devient :

C_i =h(N_i, X_i) (IV.5)

Plus précisément,C_iest le nombre de compétences référencées pour la communautéiau

1er Janvier 2008 dans BANATIC. Créée par la DGCL et mise à jour trimestriellement,

cette base de données nous renseigne notamment sur la composition communale des

communautés et sur les compétences qu'elles exercent parmi un choix de 84.

Ainsi, pour une communauté i constituée de J communes j avec une population

nj, on en déduit sa population totale Ni de la façon suivante :

N_i =

J

X

j=1

n_j (IV.6)

récapitulatif et les sources sont présentés dans la TableD.2, p. 204 en annexe :

Une dummy urbaine (DU_i) qui prend la valeur 1 pour les communautés

ur-baines, et la valeur 0 pour les communautés rurales. Plus précisément, nous

utilisons le ZAUER dans sa version de 1999. Nous désignons alors comme

com-munauté urbaine (resp. rurale) toute comcom-munauté dont la majorité de la

popu-lation est localisée dans des communes classées en espace à dominante urbaine

(resp. rurale) (voir la Table D.3, p. 205 en annexe pour la typologie complète

du ZAUER).

Ainsi, nous vérions s'il existe des spécicités spatiales sur le grandient

rural-urbain au prisme de deux questions : (i) Les communautés rural-urbaines et

ru-rales exercent-elles un nombre de compétences signicativement diérent12?

(ii) L'eet zoo est-il plus intense dans les communautés urbaines que dans les

communautés rurales13? Si l'on ne peut répondre à priori à la première question,

on s'attend en revanche à un eet zoo plus intense au sein des communautés

urbaines que leurs homologues rurales (cf. Sous-sectionIV.3.2).

Un indice d'Herndahl H_i basé sur la distribution de la population des

com-munautés parmi leurs communes membres, soit, en utilisant la même notation

que dans l'équation IV.6 :

H_i =

J

X

j=1

n_j

N_i

2

(IV.7)

Cet indice d'Herndhal prend une valeur comprise entre1/J lorsque lesJ

com-munes membres ont la même taille14, et 1 lorsque la population de la

commu-nauté est concentrée dans une seule commune membre15. Autrement dit, Hi

est faible lorsque la communauté iest composée de communes de tailles

démo-12. DUi est alors introduite seule.

13. DUi est alors introduite seule et en interaction avecNi.

14. Soit∀j [1, ..., J], nj=Ni/J

graphiques similaires, et élevé lorsqu'un nombre réduit de communes membres

regroupe une part importante de la population totale de la commuanuté. En

parallèle, pour N_i donné, H_i sera d'autant plus faible que la communauté i

est composée d'un nombre important de communes, et donc de petites tailles,

ceteris paribus. Le signe attendu pour cette variable reste à priori incertain.

D'une part, le nombre de compétences exercées par une communauté repose en

partie sur le choix de ses communes membres entre conserver un bien public

local au niveau municipal, ou le transférer au niveau intercommunal. Autrement

dit, elles doivent eectuer un arbitrage entre céder leurs prérogatives pour ce

bien (et risquer de voir le lien avec leurs électeurs s'aaiblir), et bénécier des

avantages issus des économies de taille et d'une meilleure coordination des choix

communaux (cf. Chapitre II). Par conséquent, le cas de la coopération

inter-communale révèle un double eet zoo16. Au niveau intercommunal, plus une

communauté est importante, plus la gamme de biens publics locaux qu'elle est

en mesure de nancer est large. C'est un eet zoo direct, comme déni par Oates

[1988], que nous prenons en compte par la variable Ni. Au niveau municipal,

plus une commune est petite, moins la gamme de biens publics locaux qu'elle

est en mesure de nancer est large, et plus elle transfèrera de compétences à

sa communauté (Leprince et Guengant, 2002). C'est un eet zoo indirect que

nous prenons en compte par la variableH_i. Si l'on synthétise,H_i est donc faible

pour les communautés composées de nombreuses communes de petites tailles

et similaires, ceteris paribus, soit des communes pour lesquelles cet eet zoo

indirect est supposé le plus intense. On attend donc un signe négatif associé à

16. Ce double eet zoo est dû au fait que les compétences exercées par une communauté comptent

à la fois des nouvelles compétences (que les communes membres n'exerçaient pas avant la création de

la communauté) et des compétences transférées (que les communes membres exerçaient auparavant,

mais qu'elles ont préférées coner à la communauté). Malheureusement, l'état actuel des données ne

nous permet pas de les distinguer.

Hi.

Mais d'autre part, lorsque quelques grandes communes dominent la

commu-nauté (i.e. H_i est élevé), cela peut faciliter la prise de décision collective en

faveur du transfert de compétences onéreuses à la communauté. Cette fois-ci,

H_i devrait donc avoir un impact positif sur C_i.

Le pourcentage de la population de chaque communauté âgée de moins de 15 ans

(P op15_i) et de plus de 60 ans (P op60_i). Le signe attendu pour ces deux variables

reste à priori incertain. D'un côté, si une communauté compte une part élevée

de personnes jeunes et âgées dans sa population, on peut alors supposer que les

communes membres auraient tendance à transférer davantage de compétences

pour satisfaire leur forte demande en biens publics. Ainsi, elles bénécieraient

des avantages potentiels de la coopération : des coûts moyens de production

plus faibles, une meilleure qualité, une meilleure coordination (cf. Chapitre II).

Mais d'un autre côté, les communes membres pourraient également préférer

conserver l'exercice de ces compétences à des ns électorales.

La supercie totale des communautés en kilomètre carré (Superf_i), censée

prendre en compte des eets réseaux. Plus précisément, comme nous suivons

un raisonnement ceteris paribus et que nous contrôlons la population totale des

communautésN_i,Superf_imesure en réalité l'impact de la densité de population

sur le nombre de compétences qu'elles exercent. Ainsi, les communes membres

d'une communauté peu dense (i.e. pour une population donnée, d'une

com-munauté ayant une grande supercie) ne pourraient bénécier que de faibles

économies de taille. Leur attrait pour la coopération serait alors moins fort.

Elles pourraient avoir davantage tendance à conserver leurs prérogatives et à

ne transférer que peu de compétences à leur communauté. Ce raisonnement

s'applique alors volontiers à des services de réseaux, comme l'entretien de la

voirie , le traitement et la distribution d'eau ou encore la production et

la distribution d'énergie . Par conséquent, nous nous attendons à ce que la

supercie des communautés ait un impact négatif sur le nombre de biens et

services qu'elles fournissent17.

Le taux de chômage des communautés (Chom_i). Ici encore, le signe attendu

pour cette variable n'est pas certain. En eet, si l'adhésion à une communauté

est perçue comme une solution pour résoudre certains déséquilibres locaux sur

le marché du travail, nous devrions observer un impact positif. En revanche,

lorsque le taux de chômage est élevé, les communes peuvent également préférer

conserver leurs pouvoirs décisionnaires sur certaines compétences clés, et ainsi

préserver une relation directe avec leurs citoyens.

Un indice de Gini (G_i) qui, pour chaque communauté, mesure les inégalités de

répartition du taux de chômage entre les communes membres. Cet indicateur

d'hétérogénéité tend vers 0 dans une situation d'équité parfaite (i.e. le taux de

chômage est identique chez toutes les communes membres), et vers 1 dans une

situation d'inéquité maximale (i.e. tous les chômeurs sont localisés dans une

seule commune membre). Ainsi, nous testons l'hypothèse que l'hétérogénéité

intra-communautaire pousse les communes à conserver davantage de services au

niveau municipal, et plus particulièrement les services sociaux. Par conséquent,

nous attendons un signe négatif pour cet indicateur d'hétérogénéité.

En parallèle, il serait également intéressant d'étudier l'impact des caractéristiques

po-litiques des communautés - comme leur couleur ou leur fragmentation politique - sur

l'étendue de la gamme de biens et services qu'elles fournissent. Toutefois, nous ne

dis-17. Réciproquement, nous pourrions imaginer que les communes membres d'une communauté très

dense (i.e. pour une population donnée, d'une communauté ayant une faible supercie) souriraient

davantage des coûts de congestion. Leur attrait pour la coopération en serait alors moins fort. Elles

pourraient avoir tendance à conserver leur pouvoir discrétionnaire et à ne transférer que peu de

com-pétences à leur communauté. Toutefois, aucune compétence parmi les 84 qu'une communauté peut

exercer n'apparaît spéciquement sujette à de tels eets de congestion.

posons pas d'une telle information pour ce niveau de gouvernement18.

Ainsi, nous obtenons le modèle log-linéaire complet suivant (voir la TableD.4, p.

206 en annexe pour les statistiques descriptives) :

ln (Ci) = β0+β1ln (Ni) +β2DUiln (Ni) +β3DUi

+ β₄ln (H_i) +β₅ln (P op15_i) +β₆ln (P op60_i)

+ β₇ln (Superf_i) +β₈ln (Chom_i) +β₉ln (G_i) +ε_i

(IV.8)

Dans le document Coopération intercommunale et offre de biens publics locaux. Une approche microéconomique des enjeux et des choix politiques des collectivités territoriales (Page 158-163)