Profils économiques des districts et croissances des petites villes

2.2.2.1 Premières comparaisons entre les différentes classes de taille de communes

Une corrélation intéressante peut être faite entre le niveau d‘urbanisation des districts et le PIB par habitant de ces districts. La corrélation est de l‘ordre de 0,35 entre 2001 et 2011 si l‘on prend le pourcentage de la population urbaine. À l‘inverse, si l‘on regarde la même corrélation avec la part de population des villes de moins de 100 000 habitants, celle-ci est nulle et elle est de 0,2 pour la part des villes de plus de 100 000 habitants. Il y a donc une

0 5 10 15 20 25 30 -1 -0,5 0 0,5 1

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correspondance beaucoup plus forte entre concentration des richesses et grandes villes qu‘entre concentration des richesses et croissance des petites agglomérations. C‘est donc davantage dans le détail que peut s‘expliquer le processus de croissance par le bas.

L‘analyse cherche à montrer quels sont les facteurs pouvant expliquer la croissance des petites agglomérations et en quoi ces derniers se différencient des facteurs expliquant la croissance des plus grandes agglomérations.

La période étudiée est celle de 1991 à 2001, car c‘est celle sur laquelle les données sont le plus exhaustives, les agglomérations sont segmentées en trois catégories : celles de 5 000 à 50 000 habitants, celles de 50 000 à 100 000 habitants et celles de plus de 100 000 habitants. Le premier constat est une certaine homogénéité de la croissance des agglomérations selon leur taille puisqu‘elles sont toutes corrélées positivement avec la croissance générale des districts : en particulier les plus petites affichent un coefficient de corrélation de 0,506 montrant bien qu‘elles tirent de leur environnement proche les moteurs de leur croissance. Une première opposition ressort entre les agglomérations de moins de 100 000 habitants et les autres : c‘est leur corrélation négative avec leur population de 1981 et 1991. Plus le nombre d‘habitants des agglomérations de moins de 100 000 habitants par districts est élevé plus leur croissance est faible. Est-ce que ce phénomène relève simplement d‘un effet de taille qui fait qu‘avec une population plus élevée une croissance relative plus faible peut masquer une croissance absolue importante ? Pour autant le fait que ce phénomène ne se retrouve pas pour les agglomérations de plus de 100 000 habitants est significatif.

Encore une fois, cela semble révélateur de l‘enracinement dans des réseaux locaux des petites villes par rapport à de grandes agglomérations, capables de tisser des liens à l‘échelle nationale, voire internationales. Il ne faut pas y voir là de généralisation systématique, mais une tendance, en effet des études ont montré que les petites agglomérations étaient également capables de s‘insérer dans des réseaux économiques internationaux, comme c‘est le cas par exemple dans la vallée Palar au Tamil Nadu (Kennedy, 2004 ; Marius-Gnanou, 2006).

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Néanmoins, à l‘échelle de l‘Inde ces cas ne sont pas les plus représentatifs du fonctionnement des petites agglomérations, et il y a donc un phénomène de saturation de la croissance des petites agglomérations qui apparaît ici : lorsque celles-ci atteignent un poids limite dans un district, leur rôle de marché pour les arrières pays ruraux est limité et leur croissance tend à ralentir.

2.2.2.2 Spécificités des dynamiques des petites villes par rapport aux dynamiques de peuplement générales

La matrice de corrélation réalisée nous apprend que la croissance des agglomérations ayant entre 5 000 et 50 000 habitants a comme variable la plus dépendante la croissance totale des districts (coefficient de Pearson de 0,506). Une régression linéaire simple entre ces deux variables nous permet d‘identifier comment se répartit le nuage de points (Graphique 17). Précisons au préalable que la croissance des petites communes étudiées par district concerne les communes ayant entre 5 000 et 50 000 habitants en 2001. Il est possible qu‘en 1991 ces communes aient une population inférieure à 5 000 habitants : 6 716 communes sont dans cette situation, 15 550 ont également entre 5 000 et 50 000 habitants en 1991, et seule une quinzaine ont plus de 50 000 habitants en 1991. C‘est donc l‘émergence des plus petites communes par rapport aux dynamiques démographiques des districts dans lesquels elles sont situées qui est analysée.

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Graphique 17 Régression linéaire simple entre la croissance des petites communes (x) et la croissance des districts (y) entre 1991 et 2001

[Source : Recensement 2001 et 2011]

Le coefficient de détermination R2 s‘élevant à 0,336, la régression n‘explique que moyennement la dispersion du nuage de points, un tiers de la variance totale étant expliquée. Un léger basculement se voit sur le graphique, les valeurs proches de l‘axe des ordonnées ont tendance à être surestimées alors qu‘en remontant l‘abscisse celles-ci sont davantage sous- estimées. D‘autres facteurs sont à prendre en compte ici pour affiner cette explication, notamment sur les caractéristiques économiques des districts.

Les résidus de cette régression indiquent finalement les écarts entre la croissance des petites villes attendues selon la croissance générale des districts et leur croissance réelle. Ces résidus permettent de mettre en valeur les districts où les petites agglomérations sont particulièrement dynamiques par rapport aux dynamiques démographiques générales. La cartographie de ces résidus est tout à fait étonnante et fait ressortir une nette opposition entre le sud et le nord du pays (Carte 10). Trois États ressortent de façon notable : le Rajasthan, le Bihar et l‘Uttar Pradesh. Dans ces États, les petites agglomérations sont particulièrement dynamiques alors qu‘elles le sont moins dans des États comme le Tamil Nadu ou le Kerala.

y = 0,419x + 0,0103 R² = 0,3359 -2% -1% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% -8% -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10%

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Carte 10 Résidus de la régression linéaire entre croissances des agglomérations de 5 000