Les résultats concernant l’impact des aménités culturelles sur la croissance de la population et sur les migrations aux États-Unis sont assez hétérogènes. La significativité du lien entre la culture et ces dynamiques territoriales est variable selon différents critères. Premièrement, on constate des
différences en fonction de l’échelle géographique à laquelle les données sont étudiées (comtés ou aires
métropolitaines). Deuxièmement, les résultats diffèrent selon l’indicateur utilisé pour représenter la culture sur le territoire, les trois principaux sont l’indice bohème, les comptages d’infrastructures culturelles, et les résidus d’une fonction de prix hédoniques. Cela pose la question de savoir lequel de
ces indicateurs capture le mieux l’effet des aménités culturelles sur les dynamiques territoriales. Enfin,
la composition de l’échantillon semble également influencer les résultats des estimations puisque la
présence ou non de certaines observations changent parfois les résultats obtenus et rendent les relations statistiques non significatives.
Par ailleurs, les résultats montrant le rôle des aménités construites dans l’explication de la croissance
de la population et de la population qualifiée ne permettent pas de distinguer le rôle de la culture et le rôle des infrastructures liées plus généralement aux modes de vie (cafés, bars, etc.) bien que ces
derniers puissent être complémentaires aux pratiques culturelles, ce qui fait qu’il n’est pas toujours
possible de dissocier les deux effets.
2.2.2.3.Les résultats dans les pays d’Europe du Nord (Hors France)
Les pays d’Europe du Nord ont aussi fait l’objet de plusieurs tests empiriques des hypothèses de la classe
créative. Boschma et Fritsch (2009, 2007) proposent une synthèse de plusieurs contributions sur sept pays européens : les Pays-Bas, la Suède, la Finlande, la Norvège, le Danemark, l’Allemagne et le Pays de
Galles. Ils proposent de vérifier, pour chaque pays, les éléments pouvant expliquer la géographie du noyau créatif (creative core) d’une part, et celle des professionnels créatifs (creative professionnal)
d’autre part. Ces deux catégories forment la classe créative dans son ensemble, mais seul l’article de 2007 propose d’étudier la géographie de la classe créative dans son ensemble sur un échantillon de 450
176
Facteurs explicatifs de la géographie des créatifs Européens
Les principaux facteurs explicatifs de la géographie des créatifs en Europe peuvent être classés en trois catégories regroupant six indicateurs issus de la littérature et plus particulièrement des travaux de Florida (2002a). Ces indicateurs et leur définition sont résumés dans le Tableau 7.
Catégories Définition de l’indicateur
Culture locale
Part de bohémiens dans la population : ces individus auraient un système de valeurs différent de la norme et donc recherché par les créatifs.
Part d’individus nés à l’étranger : cet indice est proposé par Florida, mais aussi discuté dans la mesure où cette statistique peut également traduire des tensions sociales. Selon certains auteurs, l’utilisation du taux de participation des immigrés au marché du travail serait un meilleur indicateur
de l’ouverture d’esprit d’une localité (Hansen 2007, cité par Boschma et Fritsch 2007).
Facteurs relatifs aux services
Indice de services publics mesuré par la part de travailleurs dans le secteur public (santé et éducation)
Indice d’opportunités culturelles mesuré par la part d’individus travaillant dans le secteur de la
culture et des loisirs
Les conditions économiques
locales
Indice de dynamisme économique mesuré par la croissance passée de l’emploi total pour la localité Indice de densité de population qui permet de contrôler un ensemble d’effets liés aux économies
d’agglomération : les prix du sol, le niveau des salaires et les aménités urbaines
Tableau 7 : Facteurs explicatifs de la géographie des créatifs en Europe (Source : Chantelot 2010a)
Plusieurs difficultés peuvent se poser dans l’estimation de modèles expliquant la géographie des créatifs à partir de ces indicateurs. Premièrement, le problème des corrélations entre les variables explicatives peut biaiser les résultats du modèle. Chantelot (2010a) propose ainsi d’effectuer une analyse factorielle
avant d’estimer son modèle sur le cas français, afin de neutraliser le biais induit par l’existence de ces
corrélations. Deuxièmement, certains indicateurs ne peuvent être introduits en même temps dans un modèle en raison de doubles comptages qui pose des problèmes sur le plan théorique. Par exemple, Boschma et Fritsch (2007) mesurent les facteurs relatifs aux services locaux par la part de l’emploi dans
certains domaines qui sont également des domaines inclus dans la mesure de la classe créative, ce qui revient à expliquer un phénomène en partie par lui-même.
Les aménités culturelles peuvent quant à elles être approximées à travers deux types d’indicateurs. La part d’individus bohèmes dans la population peut être considérée comme un indicateur du niveau
d’activité artistique et de la vitalité culturelle de la ville. Une limite decette approche est qu’il peut y avoir une déconnexion entre le lieu où l’artiste réside et le(s) lieu(x) où il se produit. L’indice d’opportunités culturelles peut également indiquer la présence d’aménités culturelles sur le territoire.
Cependant, la mesure de cet indicateur par la part de l’emploi dans le secteur de la culture et des loisirs est limitée puisqu’on ne distingue pas la culture du loisir et que l’emploi dans le secteur culturel ne se
177
traduit par nécessairement par une activité « visible » et identifiable par les résidents de la ville. Par
exemple, les emplois dans le secteur de l’audiovisuel sont comptabilisés dans le secteur culturel, mais
ne contribuent pas nécessairement à la création d’œuvres présentes sur les territoires et donc visibles par l’ensemble des individus qui y vivent.
Concernant les résultats obtenus à l’échelle des pays d’Europe du Nord par Boschma et Fritsch (2007),
le test sur l’ensemble des régions européennes79indique que la part d’individus bohèmes explique
positivement et significativement la distribution de la part d’individus appartenant noyau créatif d’une
part, et la part des individus appartenant à la catégorie des professionnels créatifs d’autre part. Ces deux types d’individus sont deux sous-ensembles de la classe créative et sont estimés par deux modèles distincts dont les spécifications sont identiques, hormis la variable expliquée. Dans la mesure où la part
des individus bohèmes est corrélée avec l’indice d’opportunités culturelles (coefficient de corrélation
de 0,66), deux spécifications alternatives sont proposées puisque l’utilisation de ces deux variables en
tant que variables explicatives d’un même modèle peut être source de multi colinéarité et biaiser les
estimations. Les opportunités culturelles expliquent également significativement et positivement la
distribution des créatifs (sur l’ensemble des créatifs et aussi pour chaque sous-ensemble estimé
séparément), ce qui confirme l’hypothèse de Florida d’une préférence des créatifs pour les aménités
urbaines et culturelles. La croissance passée de l’emploi est également significative, mais son impact est
moins élevé que celui de la part de bohémiens ou des opportunités culturelles. Boschma et Fritsch (2009) prolongent ces études en effectuant des estimations par pays et trouvent que les indicateurs
« bohème » et d’opportunités culturelles impactent significativement la distribution des créatifs, mais moins fortement que les opportunités d’emploi (lacroissance passée de l’emploi) avec des modèles à
erreur spatiale cette fois. Ces résultats peuvent toutefois être nuancés puisque Clifton (2008), qui étudie
105 régions anglaises, trouve que l’indice bohème explique positivement et significativement la distribution des créatifs, mais pas l’indice d’opportunités culturelles ni celui des dépenses publiques, ce
qui contredit l’hypothèse selon laquelle la classe créative est attirée par les aménités urbaines. On observe donc que les résultats varient d’un pays à l’autre. Le chômage est corrélé négativement avec la
classe créative, ce qui signifierait que les zones les moins dynamiques économiquement concentrent moins de créatifs. Les indicateurs de qualité des lieux (culture, diversité, opportunités culturelles) ressortent toutefois comme significatifs pour expliquer la distribution des professionnels créatifs (un sous ensemble de la classe créative).
79 Les estimations sont effectuées sur plusieurs échantillons allant de 443 à 468 régions NUTS3 selon si la Suisse est incluse ou non dans les régions étudiées. Des indicatrices représentant le pays d’appartenance sont également incluses dans les estimations afin de contrôler d’éventuelles dynamiques propres à chaque pays.
178 Effet de seuil intervenant dans l’étude de la concentration des créatifs Européens
Certaines recherches se sont intéressées aux caractéristiques de taille des territoires qui attirent la
classe créative afin d’améliorer la compréhension de sa géographie. Ainsi, comme le sous-entendent les recherches de McGranahan et Wojan (2007) aux États-Unis, il pourrait exister un effet de seuil sur la taille des territoires pour que ceux-ci commencent à attirer des créatifs. Lorenzen et Andersen (2007, 2009) effectuent des recherches qui permettent d’étayer cette hypothèse sur le cas européen en
vérifiant si la distribution de la classe créative européenne80 suit une loi rang taille81. Autrement dit, ils
vérifient s’il existe une relation constante entre le nombre de créatifs dans la ville et le rang de la ville dans la hiérarchie urbaine (déterminée selon le nombre de créatifs présent dans chaque ville). Selon cette loi, à mesure que le rang diminue, le nombre de créatifs présent dans la ville est toujours divisé par une valeur correspondant au rang de la ville dans la hiérarchie. Les distributions de la population et des créatifs approximent la loi, mais avec une décroissance plus forte pour les créatifs que pour la population totale, ce qui indique que la classe créative est plus concentrée dans les grandes villes que la population totale.
La Figure 11 est tirée des travaux de Lorenzen et Andersen (2009) et permet de visualiser les prédictions théoriques de la loi rang-taille et la distribution réelle de de la classe créative. Le plan correspond au
logarithme du nombre d’individus créatifs pour l’axe des ordonnées, et au logarithme du rang de la ville en abscisses. La droite correspond à la prédiction théorique de la loi rang taille, et la courbe grise à la distribution des créatifs au sein des 444 villes européennes étudiées.
Ils distinguent trois phases dans la distribution des créatifs. Premièrement, les villes comptant moins de
70 000 habitants (en queue de distribution, sur les rangs élevés) concentrent moins de créatifs que la loi rang taille le prédit. Au-delà d’un million d’habitants (rang faibles), la concentration de la classe créative est également inférieure aux prédictions de la loi rang taille, ce qui peut confirmer le résultat de McGranahan et Wojan (2007) sur l’existence d’un effet seuil au-dessous duquel les créatifs sont moins présents dans les villes. Il y aurait aussi un effet de seuil supérieur au-dessus duquel les créatifs
sont moins concentrés, ce qui pourrait s’expliquer par des effets de congestion trop importants.
80 La vérification est effectuée sur huit pays Européennes comprenant au total 444 régions (NUTS 4) : Le Danemark, la Finlande, l’Allemagne, les Pays-Bas, la Suède, la Suisse et le Royaume-Uni.
81 La loi rang taille est issue des travaux de Zipf (Zipf 1949). Il s’agit d’une loi empirique qui a été appliquée à l’observation de la taille des villes. Généralement, la ville la plus peuplée a une population deux fois supérieure à la seconde ville de la hiérarchie, qui elle-même est trois fois plus peuplée que la troisième ville, etc.
179
Figure 11 : Représentation graphique de la distribution de la classe créative et de la population de 444 villes européennes selon leur rang dans la hiérarchie urbaine
(source : d’après Lorenzen et Andersen (2009))
Dans leur article, Lorenzen et Andersen (2009) testent et valident deux hypothèses qui permettent
d’expliquer la plus forte concentration de la classe créative dans les villes par rapport à la population
générale ainsi que la décroissance élevée de la part de créatifs en queue de distribution. La première hypothèse correspond à l’offre de services culturels par les villes qui est corrélée positivement et fortement avec la distribution de la classe créative. Les villes de taille modeste n’atteindraient pas la
taille minimale pour offrir ces services consommés par les créatifs, ce qui expliquerait qu’ils soient plus concentrés dans les grandes villes. La seconde explication correspond à l’offre d’emplois dédiés aux créatifs qui est d’autant plus faible que la taille du marché du travail (et donc de la ville) diminue. Ces
deux hypothèses sont en fait toutes les deux relatives aux effets d’agglomération et ne permettent pas d’expliquer pourquoi les plus grandes villes concentrent moins de créatifs que prévu par la loi rang taille.
Trois autres explications théoriques sont fournies, mais non testées. Les créatifs attireraient les créatifs
en raison d’effets de réseaux qui favoriseraient la mobilité professionnelle au sein des villes. En effet,
plus la proportion de classe créative est importante, plus le réseau des créatifs serait dense, ce qui augmenterait la probabilité de trouver un emploi créatif. Une autre explication serait une volonté
d’influence des décisions politique de la part des créatifs qui les inciterait à se localiser là où les créatifs
sont déjà présents afin de constituer un groupe plus visible et de peser de manière plus importante sur
les décisions publiques. Enfin, les auteurs proposent d’expliquer la concentration plus faible des créatifs dans les grandes villes par l’existence d’effets de congestion. La croissance et la proposition
d’infrastructures importantes relativement peu fréquentes et concentrées (aéroports, universités, etc.) tendent à diminuer l’efficacité et la qualité des infrastructures et services de base (relativement plus
180 fréquentes et donc moins concentrées) comme le transport et la qualité de l’air qui sont impactés négativement par la pollution engendrée par l’agglomération.
Les recherches de Lorenzen et Andersen (2009) en Europe ainsi que celles de McGranahan et Wojan (2007) aux États-Unis attirent l’attention sur le fait qu’il puisse exister des effets de seuil dans la
concentration de la classe créative qui dépend de la taille de l’aire géographique étudiée ainsi que de son caractère urbain ou rural. Cela peut justifier de s’intéresser à des sous-échantillons d’aires
géographies afin de vérifier la cohérence et la stabilité des résultats obtenus sur un échantillon non homogène de territoires, ou simplement de contrôler plus largement la taille et les spécialisations des territoires. Par ailleurs, McGranahan et Wojan (2007) montrent que les aménités paysagères et climatiques peuvent aussi expliquer la localisation et la croissance de la classe créative dans certaines zones et que les aménités urbaines ne sont pas les seuls facteurs explicatifs dans le cas américain.
Traitement du biais d’endogénéité lié au sens de la causalité
La principale limite des études citées précédemment relève de la question du sens de la causalité entre
la présence d’artistes bohèmes ou d’aménités culturelles et la présence des qualifiés ou des créatifs. En
effet, les données étudiées correspondent à une approche transversale des territoires, ce qui ne permet
pas d’observer une dynamique dans le temps afin de comparer les évolutions des deux phénomènes étudiés. D’autre part, sur le plan théorique, la causalité entre présence de créatifs et d’aménités
culturelles peut être expliquée dans les deux sens. L’arrivée sur un territoire d’individus créatifs ou
qualifiés peut créer une demande pour la culture et les aménités culturelles et inversement, la présence
d’opportunités et d’aménités culturelles peut attirer des créatifs.
Les équations structurelles permettent de tenir compte de ce double sens de causalité pour des données en coupes transversales mais les phénomènes modélisés doivent dépendre également
d’autres variables qui ne sont pas totalement communes aux deux équations, ce qui n’est pas le cas des
études de Florida et al. (2008) et de Florida et Mellander (2010) qui ont recours aux équations structurelles mais utilisent un même ensemble de variables dans les différentes équations.
On peut également supposer que les deux phénomènes entrent dans un cercle de causalité circulaire
et cumulative qui expliquerait l’agglomération des créatifs sur un territoire. Trois contributions discutent ce biais d’endogénéité dans le contexte de l’étude des aménités culturelles et de la localisation des qualifiés en Allemagne (Falck, Fritsch, et Heblich 2011 ; Bauer, Breidenbach, et Schmidt 2015 ; Falck et al. 2018).
Dans un premier temps, Falck, Fritsch, et Heblich (2011) adoptent une approche en coupes transversales pour étudier la distribution géographique du capital humain dans 403 régions allemandes
181 contribuent à expliquer la localisation des qualifiés. Afin de contrôler l’endogénéité des aménités
culturelles, ils utilisent comme indicateur la proximité des zones géographiques aux opéras baroques construits avant 1800 et considérés comme étant des infrastructures exogènes, car liés à la volonté des
décideurs politiques de l’époque souhaitant montrer leur pouvoir. Ces opéras ne seraient donc pas la
résultante d’effets d’agglomérations (donc de la taille des territoires) ni de conditions économiques
particulièrement favorables et seraient aujourd’hui de bons indicateurs de la localisation des quartiers
culturels allemands. Les auteurs utilisent une régression MCO avec variable instrumentale pour
expliquer in fine l’impact de la proportion de capital humain sur le PIB/tête des régions. La part de capital humain dans chaque région est instrumentée par la proximité aux opéras baroques. Parmi les variables de contrôle introduites dans le modèle, on trouve plusieurs caractéristiques des territoires : zone rurale, région côtière, religion majoritaire ainsi que le PIB par tête de la période initiale (1999) puisque l’étude
est menée sur la période 1999-2004. Les résultats mettent en évidence que la proximité aux opéras implique une augmentation significative de la part de capital humain de 0,3 point de pourcentage, ce
qui confirme l’impact positif des aménités culturelles sur la distribution du capital humain.
Toutefois, la pertinence de l’instrument utilisé pour contrôler l’endogénéité dans le modèle est remise
en cause par Bauer, Breidenbach, et Schmidt (2015) qui reprennent les données de Falck, Fritsch, et Heblich (2011) pour montrer que la variable instrumentale utilisée dans la première étape de la régression par variables instrumentales, c’est-à-dire la proximité aux opéras baroques historiques, n’est
pas valide. Ils commencent par répliquer les résultats originaux avant de remplacer la variable
instrumentale par d’autres instruments de nature historique, notamment la proximité aux maisons
closes et brasseries de l’époque. Les auteurs obtiennent des résultats similaires à ceux de Falck et al.
(2011) et concluent à une limite de leur article puisque le contrôle du biais d’endogénéité qu’ils
proposent laisse place à un biais de variables omises dans la première étape de la régression et les conduits à une interprétation fallacieuse de leurs résultats. En effet, d’autres aménités étaient
visiblement situées à proximité des opéras et peuvent tout aussi bien expliquer la localisation des qualifiés. Bauer et al (2015) montrent également que le fait que la région soit un ancien centre de
décision ou une ville relativement grande à l’ère baroque explique aussi significativement la distribution
actuelle du capital humain. Autrement dit, il y aurait un fort effet d’inertie qui expliquerait la distribution
du capital humain. Le contrôle de cet aspect dans la régression rend la variable représentant la proximité aux opéras baroques non significative dans le modèle. Les auteurs concluent à une mauvaise qualité de
la régression et surtout de l’instrument utilisé par Falck et al. (2011).
En 2018, un nouvel article de Falck et al. (2018) propose de répondre aux critiques de Bauer et al. (2015)
en tentant de prouver la qualité de l’instrument utilisé dans l’article de 2011. Ils étudient cette fois un échantillon aléatoire de 530 624 travailleurs entre 18 et 65 ans vivant en Allemagne de l’Ouest et ayant
182 travaillé au moins une fois à plein temps entre 1975 et 2010. Les régressions sur données de panel se
font toujours en deux étapes, mais l’approche théorique est différente puisqu’il s’agit ici d’une approche en équilibre spatial. Dans un premier temps, les auteurs montrent l’impact des aménités culturelles sur