Allocation des fonds structurels européens : Analyse des déterminants politico-économiques

Texte intégral

(1)Allocation des fonds structurels européens : Analyse des déterminants politico-économiques S.Y. Koala. To cite this version: S.Y. Koala. Allocation des fonds structurels européens : Analyse des déterminants politicoéconomiques. Sciences de l’environnement. 2010. �hal-02594325�. HAL Id: hal-02594325 https://hal.inrae.fr/hal-02594325 Submitted on 15 May 2020. HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés..

(2) . .

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11) .

(12)

(13)

(14) ! " #

(15) . . . . . . . . . . $ % &' ()#*) +

(16) ) , - (. * +& / (! " # ) & !0(. * (! " # . CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. .

(17) . Avertissement. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. L’Université n’entend donner aucune approbation ni improbation aux opinions émises dans ce mémoire : ces opinions doivent être considérées comme propres à leurs auteurs..

(18) . Remerciements Je tiens tout d’abord à remercier mon maître de stage Monsieur Lionel Védrine, dont les suggestions et la présence tout au long de la réalisation de cette étude, furent constructives et pleines d’enseignement. Je remercie toute l’UMR Métafort ainsi que son directeur, Monsieur Dominique Vollet, de m’avoir accueilli au sein du Cemagref et par la même occasion de m’avoir permis de découvrir le monde de la recherche. Enfin, je tiens à remercier Madame Cécile Batisse, Responsable Pédagogique de la formation Master1 APE, qui est toujours resté à l’écoute de mes différentes préoccupations, et aussi Monsieur Claudio Araujo pour avoir accepté d'évaluer mon travail.. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. .

(19) SOMMAIRE I.. Politique structurelle européenne ..............................................................................3. II.. Cadre et apports théoriques .......................................................................................7 A.. Cadre théorique : Ecole des Choix Publics ...........................................................7. B.. Apports théoriques ................................................................................................9 1.. Hypothèse partisane ou d'alignement................................................................9. 2.. La compétition électorale, « Swing voters » ...................................................11. 3.. Surreprésentation des «petits » États...............................................................12. 4.. Hypothèse de lobbying, groupes d'intérêts......................................................13. 5.. Yardstick competition......................................................................................15. A.. Données: échantillon étudié ................................................................................17. B.. Tests empiriques..................................................................................................17. C.. La méthode d’estimation.....................................................................................22. D.. Résultats ..............................................................................................................23. 1. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. III. Analyse empirique ..................................................................................................17.

(20) La politique structurelle européenne a pour principal objectif d'assurer la cohésion économique et sociale au sein de la Communauté européenne. Dans cette optique, l'Union Européenne alloue les fonds structurels aux régions et zones les plus en retard (PIB p. tête ≤75% de la moyenne communautaire, taux de chômage supérieur à un certain seuil préalablement défini par l'UE). La mise en œuvre de la politique est déléguée à des niveaux plus décentralisés (Etats membres, collectivités locales) qui sont censés avoir une connaissance plus précise des conditions de développement de leur territoire. Cependant, on observe que plusieurs régions européennes ne reçoivent pas un même montant de fonds structurels bien qu'ayant des caractéristiques structurelles semblables. En effet, selon le courant théorique du "choix public" les décideurs politiques auraient. chances de réélection. L'objectif de ce mémoire est d'analyser les principaux facteurs politico-économiques qui déterminent la répartition spatiale des fonds structurels. Les déterminants traditionnels (présenté en section II) n'ont pas encore fait l'objet d'une grande attention. Kemmerling et Bodenstein (2006) ont essayé d'analyser l'impact du clientélisme sur la répartition régionale des fonds structurels. Bouvet et Dall'erba (2010) ont testé certains des facteurs politico-économiques à l'aide d'un modèle TOBIT. Nous concentrerons notre analyse sur la possibilité qu'il existe un mécanisme de "yardstick competition" entre les comportements des gouvernements locaux dans leur activité de recherche de subventions (section II-B-5). Nous présentons d’abord la politique structurelle européenne, son objectif, les différents fonds structurels et les cinq objectifs prioritaires des fonds. Nous nous intéressons ensuite au cadre et apports théoriques, en présentant tout d’abord le courant théorique du Public Choice pour déboucher sur cinq principales hypothèses de notre modèle. Ces hypothèses sont énoncées à partir de l’analyse des études déjà faites dans le domaine. Enfin, nous procédons à une analyse empirique à travers laquelle nous présentons notre échantillon, nos tests empiriques, la méthode d’estimation utilisée, et nous finissons sur les résultats de nos estimations.. 2. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. tendance à manipuler l'allocation des fonds structurels en vue de favoriser leurs propres.

(21) I.. Politique structurelle européenne. La politique structurelle européenne a pour principal objectif d'assurer la cohésion économique et sociale au sein de la Communauté Européenne. Cette politique a été profondément réformée par l'Acte Unique Européen (1986) afin d'augmenter l’efficacité des trois Fonds Structurels : le FEDER1, créé en 1975, le FSE2 et le FEOGA3, (dans sa section « orientation ») et à les doter de moyens financiers accrus. Les principes mis en place par cette réforme sont encore valables aujourd'hui. En premier lieu, les fonds structurels n'ont pas vocation à se substituer aux investissements nationaux, qu'ils soient publics ou privés. Pour cela, aucun projet (programme régional) n'est intégralement financé par les fonds structurels. Le. investissements privés et ou publics locaux et les fonds structurels. L'allocation des fonds est déterminée à l'aide de programmations pluriannuelles (4 à 7 ans) afin d'assurer la continuité de l'intervention communautaire. Nous étudierons plus en détail la répartition des fonds par région pour la période de programmation 20002006. Initialement, les différents fonds interviennent à partir de cinq objectifs prioritaires : • L’objectif 1 vise à promouvoir le développement et l’ajustement des régions en retard de développement, • L’objectif 2 doit permettre la reconversion des régions frontalières ou parties de régions (bassin d’emplois ou communautés urbaines) gravement affectées par le déclin industriel, • L’objectif 3 a pour but de combattre le chômage de longue durée, • L’objectif 4 vise à faciliter l’insertion professionnelle des jeunes, • L’objectif 5 doit permettre d’accélérer l’adaptation des structures agricoles (objectif 5a) et de promouvoir le développement des zones rurales (objectif 5b)4.. 1. Fonds Européen de Développement Régional. Fonds Social Européen. 3 Fonds Européen d’Orientation et de Garanti Agricole. 4 La première période d’application de la réforme concerne 1989-1993. D’autres périodes de programmation ont été mises en œuvre : 1994-1999 et 2000-2006 avec une redéfinition de certains objectifs. 2. 3. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. financement s'effectue en réalité sous la forme d'un cofinancement entre les.

(22) Pour la période de programmation 2000-06, les objectifs sont regroupés en 3 objectifs principaux. Si l’objectif 1 concerne toujours les régions ayant les retards de développement les plus importants, les objectifs 2 et 5 sont regroupés (objectif 2) et les objectifs 3 et 4 sont regroupés au sein d’un seul et même objectif.. Plus précisément, les objectifs 1 et 2 sont territorialisées. Ils font également l'objet d'un zonage qui nécessite la définition de critères d'éligibilité. Concernant l’objectif 1, sont éligibles les régions dont le niveau de PIB pc5 est inférieur à 75% de la moyenne européenne. Cependant, le graphique ci-dessous va nous révéler que les régions ayant des caractéristiques socio-économiques semblables ne font. La figure 1 présente le programme d’allocation des Fonds Structurels pc des régions objectif 1 ainsi que les autres dépenses selon les niveaux de PIB per-capita régionaux (1995 euros) pour 1994-99 et 2000-2006.. 5. Per capita. 4. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. pas l’objet d’un même traitement en termes d’allocations des Fonds Structurels..

(23) 9 9.5 GDP per capita 1989-91 (log). 10. C1 IE ES43 GR41 PT15 ITF5 DE8 ES13 FR83 ITF2 ES41 ES12 DE4 GR11 GR42 ES42 UKN DEG DED GR13ES11 GR22 ES7 GR21 ES62 AT11 ES61 BE32 ITG2 GR43 GR24 NL23 GR14 ITF6 ES52 GR25 GR23 GR12 ITG1 ITF4 FR3 UKM ITF3 ITF1 GR3 PT16 PT11 PT17 UKD PT18. 8.5. 9 9.5 GDP per capita 1994-96 (log). DE3. 6 5 4 3 2. UKJ. 10. 9. 9.5 10 10.5 GDP per capita 1989-91 (log). D1 ITC2 ES21 ITE2 ES24 UKC ITF1ES22 FI2 FR72 ITC3 ES51 ITC1 ES23 FR63 FR25 AT22 ITE1 DE5 FR23 ITD5DEC ITE3 FR41 FR43 UKG FR53 FR21 BE33 FR62 AT21 FR61 FR26 ITD3 ITE4 ITD4 FR22 FR52 ES53 FR51 BE22 AT12 FR81 ES3 ITC4 DEF DK DE9 AT31 FR24 FR71AT33 FR82 AT34 FR42DEA DEBUKIDE2 AT32 DE7 BE25 BE21 UKH BE23. DE1. FR1 AT13. UKJ. 9.5. BE1. DE6. 10 10.5 GDP per capita 1994-96 (log). 11. Figure 1: Régions éligibles à l'objectif-1 (Programmation 1994-99 et 2000-2006) ; PIB pc en logarithmes (1995 euros). La droite orthogonale à l’axe du niveau de PIB pc représente le seuil de 75% de la moyenne européenne. Si l'on s'en tient aux critères officiels, sont éligibles à l’objectif-1 les régions représentées avant cette droite verticale. L’observation de ce graphique montre que le niveau de Fonds Structurels pc augmente avec le degré de pauvreté des régions. Toutefois, on observe quelques disparités. Par exemple dans le quadrant A1, pour la programmation 2000-2006 on voit que les régions portugaises de Norte (PT11) et Alentejo (PT18) ont sensiblement le même niveau de revenu par tête mais ne reçoivent pas une même quantité de Fonds Structurels par tête. Pour 1994-99 le quadrant A2 met en évidence le même constat pour les régions italiennes de Campana (ITF3), Sicilia (ITG1) et Puglia (ITF4) qui ont un même niveau de PIB pc (en log) pour des dotations différentes de Fonds Structurels pc.. Considérons maintenant la figure 2 qui représente le programme d’allocation des Fonds Structurels pc des régions objectif-2 ainsi que les autres dépenses selon les taux de chômage (en log) pour 1994-99 et 2000-2006.. 5. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. 8.5. DE3. B1 ITE2 ES21 ES24 ES22 ES23 UKC ITC2 ITE3FR72 ES51 DE5 BE33 FR25 FR63 FR23 DEC ITC3 FR43 FR61 FR41 FR53 FR62 ITC1 FR21 BE22 DK FR22 FR26 FR52 NL21 FR51 ITE1 AT22 FR81 ITD4 NL12 ES53ES3 ITD3 NL42 FI2 AT12 BE34ITE4 AT31 FR82 ITD5 SE08 FR71 NL41 DEF UKF NL22 FR24 AT33 FR42 AT34 SE07 NL34 SE0AAT32 ITC4 DE6 BE25 UKI SE09BE21 BE1 UKK DEB SE04 UKH DE7. 1. ES43 GR41 PT15 ITF5DE8 ES13 ITF2 FR83 ES41 ES12 DE4 GR11 DEG GR42 ES11 UKN ES42 DED GR13 GR22 ES7 GR21 ES62 AT11 ES61 ITG2 GR43 NL23BE32 GR24 GR14 ITF6 ES52 GR25 GR23 GR12 ITG1 ITF4 FR3 UKM ITF3 ITF1 GR3 PT16 PT11 PT17 UKD PT18. Other 1994-99 spending (log). IE. Other 2000-06 spending (log) 1 2 3 4 5 6. Objective1 1994-99 spending (log) 5 5.5 6 6.5 7 7.5 Objective1 2000-2006 spending (log) 5 5.5 6 6.5 7 7.5. A1.

(24) Les régions objectif-2 sont celles dont le taux de chômage est plus élevé qu'un seuil préalablement défini par l'UE. Afin de faciliter l'interprétation de la figure 2, nous avons choisi de représenter la quantité de Fonds Structurels pc en fonction du taux de chômage6 régional en pourcentage de la population active.. B2. 4. 6 unemprate94. lnsfpc. 8. 10. 0. 2. Fitted values. 4 unemprate94. lnsfpc. 6. ITC2. FI2. 10. Fitted values. 3. 4. 5 lnsfpc. 6 8 unemprate00. AT13 BE23 DE1 UKJ. 2. ES43 GR41 DE8 ES41DEG ES12ITG2 GR42 ITF5 GR13 GR11ES42 GR21 DE4 ITF2 ES61 ITF6 ES7 AT11GR25GR22 GR24 FI13 DED ES62 SE08 IE UKL GR43 ITG1 GR14 PT11 FR83 ITF3 ES52 ITF4 PT16 PT18 ES13 UKNGR23 BE32 GR12 PT17 NL23 UKD UKM GR3 DE3 FR3 UKE ES11 UKK. ES21 ITE2 ES24 ITF1 UKC ES22 FR72 ITC3 ES51 ITC1 ES23 FR63 FR25 AT22 ITE1 ITE3 FR23 DE5 ITD5 FR43 FR41 UKG DEC FR53FR61 FR21 BE33 AT21 FR62 ITD3 ITE4 FR26 ITD4 FR22 FR52 ES53 FR51 BE22 AT12 ITC4 DK DE9 DEF FR24 ES3FR81 AT31 FR71 FR82 AT33 AT34 DEA FR42 BE1 DE2 DEB AT32BE25 UKH BE21 DE7 UKI. 1. 5. 6. 7. 8. 9. D2. PT15. 4. 8. Fitted values. C2. 2. 6. 0. 2. FR1 DE6. 4 unemprate00. lnsfpc. 6. 8. Fitted values. Figure 2 : Régions objectif-2 (Programmation 1994-99 et 2000-2006) ; unemprate (taux de chômage) en pourcentage de la population active régionale et lnsfpc les Fonds Structurels régionaux pc (log) en SPA. La figure 2 montre qu'un taux de chômage élevé est associé à un niveau élevé de Fonds Structurels objectif-2 pc, l'hétérogénéité de traitement restant toutefois la même que ce qu'on observait pour la figure 1. Dans le quadrant A2, les régions espagnoles Extremadura (ES43) et Andalucia (ES61) ont un niveau similaire de taux de chômage (~9%) mais l'Extremadura reçoit plus de Fonds Structurels que l'Andalucia.. Au vu de cela, force est de constater que la notion d’équité seul ne peut pas expliquer les quantités de Fonds Structurels alloués aux régions les plus en retard. Certains auteurs vont analyser l'allocation de subventions publiques en tenant compte de la manière dont est prise la décision d'allouer les fonds. Nous étudions dans la partie suivante l'apport de ces auteurs au sein du courant du Public Choice. 6. Nommé "Unemprate". 6. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. 2. ITE2 ES21 ES24 ES22 ES23 ITC2 UKC FR72 ITE3 ES51 DE5 FR23 FR25 BE33 FR63 ITC3 FR43 FR41 FR61 FR53 FR62 ITC1 FR21 BE22ITE1 FR22 DKDEC FR26 NL21 FR52 FR51 FR81 AT22 ITD4 NL12 ES53 NL42 FI2 ES3 AT12 ITD3 BE34 AT31 FR82 ITD5 ITE4 SE08 FR71 NL41 NL22 FR24 DEF UKFFR42 AT33 AT34 SE07 NL34 SE0A AT32 ITC4 UKI DE6 BE25 BE21SE09 BE1 UKKDEB SE04 UKH DE7 UKJ. 1 2 3 4 5 6. 5 5.5 6 6.5 7 7.5. A2 IE ES43 ITF5 PT15 GR41 DE8 ES13 FR83 ITF2 ES41 ES12DE4 GR11 GR42ES42 DEG ES11 UKN GR13 DED GR22 ES7 GR21 ES62 AT11 ES61 BE32 ITG2 NL23 GR43 GR24 GR14 ITF6 ES52 GR25 GR23 DE3ITG1 GR12 ITF4 FR3 UKM ITF3 ITF1 GR3 PT16 PT11 PT17 UKD PT18.

(25) II.. Cadre et apports théoriques A.. Cadre théorique : Ecole des Choix Publics. L'école des choix publics est née dans les années 60 sous les travaux d'Anthony Downs, Gordon Tullock et James Buchanan. Elle a pour objet d'étude : • l'Etat, • les règles de vote, • les élections, Elle emprunte à la théorie néo-classique traditionnelle deux piliers méthodologiques: • la théorie de l'action rationnelle • l'individualisme méthodologique. Autrement dit, pour expliquer les phénomènes politiques il faut débuter par les comportements individuels et supposer que les agents (citoyens, bureaucrates,…) maximisent leur propre intérêt de façon rationnelle. L'école des choix publics permet donc de relier la théorie économique et la théorie politique, ce qui nous amène à porter ce courant de pensée sur trois axes :. Le premier se rapporte au processus de décisions démocratiques. Un électeur rationnel va voter pour la proposition politique qu'il préfère et ces préférences seront agrégées selon des règles de votes. Lorsque les préférences des électeurs sont uni modales7 la décision adoptée à la majorité sera toujours celle qui est préférée par l'électeur médian, c’est lui qui partage le corps électoral en deux parties égales et qui fait basculer la majorité. En pratique lorsque l’on observe que des partis politiques tentent de s'emparer de la voix de l'électeur médian, cela a pour conséquence la convergence des programmes politiques vers le centre.. 7. Une et une seule proposition maximise leur satisfaction. 7. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. • le phénomène bureaucratique..

(26) Le second axe de recherches porte sur le comportement des instances représentatives (Parlement, Assemblée) et la possibilité que des politiques collectivement inefficaces voient le jour. Ce type de politique ne favorise uniquement qu'une infime partie des membres de la collectivité tout en faisant supporter leurs poids à l'ensemble du corps social, c'est notamment le cas des groupes de pression. Pour l'école des choix publics il convient de tenir compte des dynamiques de coalition au sein des Assemblées, notamment par un processus de logrolling8. Au cours du logrolling un électeur A votera en faveur des propositions d’un autre électeur B, à condition que B vote en retour pour la proposition de A : problème au sein du processus de décision d'une organisation.. rôle de la bureaucratie. Contrairement à l'électeur, le bureaucrate ne peut directement s'approprier les conséquences de ses actions. Pour maximiser son utilité, le bureaucrate cherche à évoluer dans l'organisation bureaucratique, or cette évolution est souvent corrélée à la taille de son administration (Niskanen, 1972). On peut donc considérer qu'un gouvernement puisse avoir un comportement similaire en maximisant le revenu net fiscal.. Après avoir présenté le cadre théorique de notre étude, nous allons délimiter dans une deuxième section les notions de politique partisane, de compétition électorale (swing voters), de surreprésentation des petits États, de lobbying institutionnel/politique et de yardstick competition.. 8. Echanges de votes. 8. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. En troisième et dernière partie, les travaux de l'école des choix publics examinent le.

(27) B.. Apports théoriques. La théorie normative du fédéralisme fiscal justifie les transferts intergouvernementaux par leur capacité à améliorer l'équité et l'efficience entre les différents gouvernements, qui pourront ainsi fournir des biens publics différenciés à une population hétérogène. De plus, dans une logique propre au courant théorique du Public Choice le gouvernement fédéral cherche à maximiser davantage son budget que le bien-être collectif.. Toutefois, plusieurs études ont montré que l'allocation des fonds intergouvernementaux. En nous appuyant des principaux apports théoriques dans le même domaine, nous présentons dans les sections suivantes cinq mécanismes qui auraient des effets sur l'allocation des fonds intergouvernementaux. Ces mécanismes sont représentés sous forme d’hypothèses.. 1.. Hypothèse partisane ou d'alignement. La quantité de transferts sociaux reçus par une localité peut être fonction de l'alignement politique d'un gouvernement local sur le gouvernement central. En pratique, les politiques nationaux décident d’allouer les transferts intergouvernementaux tout en veillant à maximiser leurs objectifs électoraux. Afin d’éviter ce problème, certains Etats comme le Brésil ou encore l'Inde ont en conséquence créé des corps constitutionnels indépendants qui sont responsables de l’allocation d’une partie des subventions.. Dans cette optique, Khemani (2003) fait une étude sur les transferts intergouvernementaux des 15 principaux états indiens pour la période 1972-1995 en distinguant deux types d'agences responsables de l'allocation des fonds: •. d'un côté une agence indépendante qui accorde les fonds aux gouvernements locaux selon des critères règlementaires,. 9. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. peut diverger de ces critères d'efficience et d'équité (Inman 1988)..

(28) •. et de l'autre côté une agence (dépendant en partie de l'Etat) qui accorde des subventions et des prêts selon des critères moins transparents.. Il apparaît dès lors que les gouvernements locaux alignés politiquement au gouvernement central reçoivent plus de transferts de la part de l'agence dépendant du gouvernement central par rapport à la situation dans laquelle le distributeur est une agence indépendante. C'est une stratégie du gouvernement central qui espère ainsi, augmenter la représentation du parti majoritaire en remportant des sièges supplémentaires dans cette juridiction. De plus lorsque l'on réunit les deux types de transferts alloués à un gouvernement local, on constate que l'effet des partisans politiques domine. Cela revient à dire que les partisans politiques influencent non seulement la quantité, mais aussi le type de fonds sociaux transférés à leurs. Dans une étude sur le système fédéral espagnol, Solé-Ollé et Sorribas-Navarro (2007) testent l'hypothèse selon laquelle les municipalités contrôlées par le parti majoritaire en exercice reçoivent plus de subventions que celles qui ne sont pas partisanes. Ils testent les deux conjectures suivantes: •. Un gouvernement donné alloue plus de subventions à une municipalité partisane,. •. Une municipalité donnée reçoit plus de fonds d'un gouvernement sur lequel elle est alignée.. A partir d'un échantillon de 900 municipalités pour la période 1993-2003 les auteurs parviennent à conclure que l'alignement partisan a un effet assez important sur le montant des fonds sociaux alloués aux gouvernements locaux.. 10. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. gouvernements locaux respectifs..

(29) 2.. La compétition électorale, « Swing voters ». Cependant, l’hypothèse partisane n’est pertinente que dans le cas d’un gouvernement central averse au risque. Cette hypothèse implique qu’il s’assure de garder sa majorité en allouant ces transferts vers des régions dans laquelle il souhaite conforter sa majorité. Cependant, en nous appuyant sur la théorie du « swing voter », nous allons présenter l’hypothèse selon laquelle un gouvernement central va allouer plus de fonds dans les régions dans lesquels la compétition électorale est la plus forte.. Hotelling (1929) est le premier à présenter le théorème de l'électeur médian. article a été précurseur des travaux de Downs et plus directement de ceux de Black. En effet dans le modèle Hotelling-Downs, l'opinion politique est représentée sous une seule dimension de libéraux (gauche) et de conservateurs (droite), et les électeurs sont supposés avoir une position préférée parmi un ensemble de localisations des candidats. Plus un candidat est éloigné de la position préférée d'un électeur donné, moins ce dernier votera pour le candidat. Afin de connaître la localisation du gagnant des élections par rapport à la droite et la gauche, le modèle de Hotelling-Downs suppose que la fonction de distribution des préférences des électeurs est uni modale et symétrique. Dès lors qu'est-ce-qui justifie l'abstention de vote d'un électeur donné? Smithies (1941) étend les travaux de Hotelling (1929) en justifiant ce comportement des électeurs par deux hypothèses: •. soit les deux candidats sont localisés de façon à être proches l'un de l'autre (concurrence électorale),. •. soit le parti le plus proche de l'électeur est loin de la position favorite de ce dernier.. Selon la première hypothèse dite hypothèse de l'électeur indécis, l'électeur est incapable de faire la différence entre les deux partis qui sont en compétition électorale. Downs (1957) fait remarquer que la concurrence électorale va inciter les partis à adopter des politiques qui reflètent les préférences de l'électeur médian. 11. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. comme étant le résultat d'une démocratie représentative à deux partis politiques. Son.

(30) Un Etat à forte concurrence électorale est formé d’électeurs indécis ou swing voters qui changent de partisan politique d’une élection à l’autre. Dans le modèle de Hotelling-Downs décrit ci-dessus, l’électeur indécis correspond à celui qui est situé au milieu de la position des deux partis en compétition électorale. Le comportement d’abstention des électeurs indécis est expliqué par le fait qu’il peut être coûteux pour l'électeur de voter.. Pour en venir à la relation électeurs indécis-transferts intergouvernementaux, plusieurs études théoriques ont spécifié que les États dans lesquels la concurrence électorale est forte, reçoivent plus de fonds sociaux que ceux partisans. Conformément aux travaux de Lindbeck et Weibull (1987), ainsi que ceux de. fonds aux gouvernements locaux dont la proportion d'électeurs indécis est élevée.. 3.. Surreprésentation des «petits » États. En général, on remarque que les régions rurales ainsi que celles reculées disposent de plus de sièges que les autres régions dans les parlements nationaux. Peterson (1995) explique que les Etats ruraux et ceux à faible densité de population étaient surreprésentés au Congrès américain. En conséquence, ces Etats recevaient plus de subventions du Congrès que les autres Etats.. Pour l’UE les petits États membres sont aussi bien surreprésentés au Parlement Européen qu'au Conseil des Ministres, et ils reçoivent plus de transferts sociaux que les autres États membres. En effet, les États surreprésentés disposent d’un pouvoir de véto élevé comparé aux autres États membres, ils sont encore plus avantagés lorsque le processus de vote est à majorité qualifiée.. Des études ont été faites par Rodden (2001) afin de caractériser la relation existant entre la représentation et la redistribution au sein de l’UE. Il observe sur la période 1977-1999 une forte corrélation entre le pouvoir de vote des États surreprésentés et la quantité de transferts pc reçus par ces États.. 12. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Dixit et Londregran (1998) les gouvernements centraux devraient attribuer plus de.

(31) Tout cela contribue à favoriser le logrolling et le marchandage politique entre les États surreprésentés et les autres États moins représentés. Le logrolling des Etats surreprésentés peut être illustré par l’exemple suivant : un pays X propose au pays Y surreprésenté- de voter contre une politique qui serait sensible pour X et qui l’est moins pour Y. Le pays Y va voter pour faire barrage à cette politique jugée gênante pour X et en échange X va devoir voter en faveur de Y concernant une politique sensible pour Y. Le marchandage des voix peut être caractérisé ici si X achète les voix de Y et en retour X s’engage auprès de Y qu’il fera pression pour que le pays Y reçoive plus de transferts sociaux.. Il ressort que les États surreprésentés reçoivent plus de fonds sociaux que les autres pays, car du fait de leur surreprésentation, les petits États ont un pouvoir de vote. Parallèlement, les groupes de pression ont un impact non négligeable sur l'allocation des fonds intergouvernementaux; c'est pourquoi nous exposons dans la partie 4 l'effet du lobbying sur les fonds.. 4.. Hypothèse de lobbying, groupes d'intérêts. Les groupes d'intérêt/de pression cherchent à influencer la fourniture des biens publics par l'Etat. Ces groupes décident d'entrer dans le processus politique dans le but d'améliorer l'intérêt commun de leurs membres. Quelques outils de pression des lobbyistes : •. Vote pour un candidat qui a promis de les supporter après les élections,. •. Fourniture d’information sur l'intérêt commun du groupe au candidat favori,. •. Financement de la campagne électorale du candidat favori tout en espérant le soutien de ce dernier si toutefois il remporte les élections.. 13. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. important et donc un pouvoir de véto élevé..

(32) Le dernier outil des groupes de pression a fait l'objet d'études de chercheurs comme Welch (1976) avec sa théorie du political man. Il décrit comment les groupes de pression influencent le résultat des élections en finançant leurs candidats favoris. En effet, les candidats choisissent ex ante leur position et un groupe de pression donné ne décide de financer que les candidats les plus proches de la position préférée des membres du groupe. Cette interprétation des contributions financières pendant les campagnes électorales est appelée la théorie du political man, et les investisseurs sont considérés comme des "consommateurs" passifs des positions choisies par les candidats (Snyder and Jr. 1989).. Par ailleurs, les groupes d'intérêt peuvent effectuer des activités de lobbying qui pourront affecter le processus électoral. Le lobbying constitue essentiellement une. gouvernement.. Considérons à présent les travaux de Borck et Owings (2003) selon lesquels la distribution des subventions de l'Etat vers les juridictions est en partie déterminée par les efforts de lobbying des gouvernements locaux et des groupes d'intérêt. Leur modèle de base part d'un gouvernement local qui joue en premier en espérant être réélu, ensuite il choisit l'effort de lobbying qui lui permettra de maximiser sa chance de réélection. L'effort de réélection dépend de l'utilité que retirent les citoyens des biens publics et de la quantité de loisir fournis par le gouvernement local. Le gouvernement central joue en deuxième et transfère les fonds sociaux après que l'effort de lobbying ait été choisi, il espère lui aussi maximiser ses chances de réélection. Dès lors, la quantité de fonds sociaux alloués à une juridiction sera d'autant plus élevée: •. que les coûts de lobbying des juridictions seront d'autant plus faibles,. •. que les effets de débordements dans les autres juridictions seront d'autant plus élevés,. • Dans. une. et le niveau du PIB pc des juridictions sera d'autant plus faible.. étude. sur. les. déterminants. politico-économiques. des. transferts. intergouvernementaux, Borck et Owings (2003) soutiennent l'idée selon laquelle les coûts du lobbying s'accentuent avec la distance qui sépare une juridiction de la capitale.. 14. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. transmission d'informations à sens unique du groupe d'intérêt vers les membres du.

(33) Selon les auteurs, les groupes de pression locaux seront amenés à se rendre dans la capitale pour rencontrer les décideurs politiques du gouvernement central, ces déplacements vont non seulement engendrer des coûts financiers mais aussi des coûts d'opportunité.. 5.. Yardstick competition9. Dans les relations intergouvernementales la notion de yardstick competition est développée par des auteurs comme Bordignon, Cerniglia et al. (2004), Boarnet et Glazer (2002) qui se sont inspirés des travaux de Besley et Case (1995).. parfaite information sur les coûts de fourniture des biens publics contrairement aux électeurs, ce qui entraine une asymétrie d'information entre ces deux agents. En outre, les citoyens disposent du vote comme outil principal d'évaluation des politiques, en conséquence les électeurs sont capables d'évaluer les performances relatives des partis politiques en exercice.. Dans notre étude, nous présentons l’hypothèse de yardstick competition comme résultant d’une relation Principal-Agent avec deux acteurs : •. Le Principal est l’acteur qui n’est pas parfaitement informé, ce sont les électeurs,. •. L’Agent est l’acteur qui bénéficie d’un avantage informationnel, ce sont les dirigeants régionaux.. Selon la littérature, le modèle Principal-Agent entraine deux types de problèmes en fonction du type d’asymétrie d’information : •. En présence d’une action cachée, l’agent non informé ne peut observer l’action de son partenaire.. 9. Concurrence par comparaison. 15. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. De façon générale, ces quelques travaux montrent que les politiques ont une.

(34) Ce dernier peut alors être tenté de se comporter dans son propre intérêt et d’annoncer à l’agent non informé que les mauvais résultats sont le fait d’évènements indépendants de sa volonté. •. En présence d’une information cachée, l’agent non informé peut observer l’action de son partenaire sans pouvoir savoir si cette action est appropriée ; car il ne peut observer les circonstances dans lesquelles l’action se déroule.. Dans notre cas, l’électeur ne peut observer l’effort fait par le dirigeant de sa région en vue d’obtenir des Fonds Structurels de la part de l’U.E ; ce qui correspond. Pour compenser leur désavantage informationnel, les électeurs vont comparer la quantité de fonds reçue par leur région à celle des régions à caractéristiques structurelles similaires. Le gouvernement local, sachant que les électeurs de sa région vont comparer ce qu'il a obtenu comme subvention avec le résultat des régions semblables ; il sera incité à fournir un effort similaire à ceux des régions voisines. Cela s’il espère être réélu aux prochaines élections.. Le test de cette hypothèse de yardstick competition va constituer l’apport principal de notre étude puisque cela n’a pas encore été fait dans la littérature.. En nous aidant de l’économétrie spatiale et du modèle développé dans les travaux de Boarnet et Glazer (2002), nous testons cette hypothèse par l'introduction d'une variable d'intéraction entre régions voisines. Nous avons choisi la proximité géographique comme proxy de la "similitude" des régions. Ce choix repose sur l'hypothèse que l'information que peut obtenir l'électeur d'une région décroît avec la distance physique. 10. 10. Les électeurs savent plus facilement ce qui se passe dans la région voisine plutôt que. dans la région située à l'autre bout de l'Union Européenne.. 16. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. plutôt au premier type d’asymétrie informationnel..

(35) III.. Analyse empirique11. .. A.. Données: échantillon étudié. Notre base de donnée est composée de 152 régions NUTS12 I/ NUTS II au sein de 14 pays de l'UE-15 pour la période 2000-2006: Autriche (9 régions), Belgique (11 régions), Allemagne (15 régions), Danemark (1 région), Espagne (17 régions), Finlande (5 régions), France (22 régions), Grèce (13 régions), Irelande (1 région), Italie (19 régions), Pays-Bas (12 régions), Portugal (6 régions), Suède (8 régions) et RoyaumeUni (12 régions).. Les données socio-économiques proviennent de la base de données « Cambridge Econometrics ». Les données sur la répartition régionale des fonds structurels proviennent du 11ème rapport annuel sur les fonds structurels (1999). Nous avons utilisé les données de « European Election Database13» afin de construire les variables politico-économiques afin de prendre en compte les hypothèses présentées dans la section précédente.. B.. Tests empiriques. Cette partie présente les modèles que nous allons estimer. Le premier modèle intègre les déterminants socio-économiques. Le deuxième introduit les déterminants politicoéconomiques traditionnellement utilisés. Enfin, nous introduisons une variable spatiale décalée afin de tester l’hypothèse de « yardstick competition ». Nous avons reportés dans un tableau (cf. Annexe 2) la description des différentes variables utilisées et leurs sources. Nos tests portent sur la période 2000-2006 car nous avons eu un manque de données pour les autres périodes de programmations. 11. Dorénavant, nous parlerons de FS pc pour désigner les fonds structurels per capita. Nomenclature of Territorial Units for Statistics 13 Cette base de données est issue d'un projet de recherche européen en sciences politiques. Elle regroupe les résultats de 330 élections dans 31 pays d'Europe depuis le début des années 1990 dont les élections au Parlement européen, les élections parlementaires et présidentielles des différents Etats. Les données sont regroupées selon la nomenclature NUTS afin de faciliter la recherche comparative sur les élections pour les Etats européens. 12. 17. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. La liste exhaustive des régions et les codes associés sont présentés dans l'annexe 1..

(36) Finalement, toutes les variables sont exprimées en logarithmes.. MODELE SOCIO-ECONOMIQUE. Nous expliquons FS pc par des déterminants socio-économiques.. SFPC = α + [SOC ] ∗ β + ε i. i. i. (III-1). •. SFPCi, le vecteur colonne du total des FS pc,. •. α, la constante,. •. [SOC]i , un vecteur formé des k variables socio-économiques. Il reprend les déterminants socio-économiques de l'allocation des FS pc que sont Gdp pc00, Unemprate00, Partactivpop00 et Agricemp00 définies plus bas,. •. εi est le vecteur des termes aléatoires. Nous testons dans l'équation (III-1) un modèle intégrant les seuls déterminants socio-économiques selon lequel nous expliquons la quantité de FS pc reçu par une région NUTS1/NUTS2 (nommé SFPC00) par les variables suivantes: •. Gdp pc00, le revenu par habitant exprimé en euro 1995 pc. Nous utilisons cette variable afin de rester proche de la notion d'équité utilisé par la politique structurelle. Nous nous attendons à un effet négatif de cette variable sur FS pc.. •. Unemprate00, le taux de chômage en pourcentage de la population active régionale. Nous nous attendons à obtenir un effet positif. En relation avec les objectifs-2, une région caractérisée par un fort taux de chômage devrait recevoir une quantité élevée de FS pc.. •. Partactivpop00, la part de la population active dans la population totale en pourcentage de la population totale. La population active étant le nombre de personnes en âge de travailler, nous supposons que l’effet sera négatif. Autrement dit, une région dont la part de la population active est élevée devrait recevoir une faible quantité de FS pc en comparaison à une région dont la population est vieillissante. Cet effet négatif reste toutefois discutable.. 18. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Avec pour une région i :.

(37) Cette variable nous permet de contrôler la structure démographique de la population régionale. •. Agricemp00, la part de l'emploi agricole dans l'emploi total en pourcentage.. En nous inspirant de Bodenstein & Kemmerling (2008), nous souhaitons contrôler l’idée selon laquelle les régions à emploi agricole élevé reçoivent moins de FS pc puisque nous supposons qu’elles auront reçu des aides au titre de la PAC. Ainsi, nous nous attendons à un effet négatif de cette variable. Cette variable est ainsi un proxy des fonds versés à une région au titre de la PAC.. En d'autres termes, ce modèle explique les fonds structurels pc d'une région donnée par son niveau de revenu par habitant, son taux de chômage, la part de sa population active dans sa population totale et la part de son emploi agricole dans l'emploi total.. l'allocation régionale des fonds structurels.. Toutefois, il est important de tenir compte de quelques variables politiques susceptibles d'agir sur l'allocation des fonds. C'est ce que nous illustrons dans le modèle suivant.. MODELE POLITICO-ECONOMIQUE. Nous présentons ici un modèle qui tient compte non seulement des déterminants socio-économiques, mais aussi de déterminants politiques. Les variables politiques indicées 2000 ci-dessous, sont obtenues avec des données de la période avant 2000, c’est-à-dire avec les majorités et les règles de décisions européennes des années 199599 car c’est dans cet environnement que les fonds ont été alloués.. D’où l’équation (III-2) obtenue en introduisant des variables politiques dans le modèle (III-1) :. SFPC = α + [SOC ] ∗ β + [ POL] ∗ ∂ + ε i. i. i. i. (III-2). 19. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Un tel modèle reste proche des critères d'éligibilité et du concept d'équité qui régie.

(38) Avec pour une région i : [POL]i , un vecteur formé de k variables politiques : Cdiff00, Qmvotesmajreppc00, et Votesparlpc94 telles que: •. Cdiff00 : mesure la compétition électorale entre les deux partis majoritaires durant les élections parlementaires nationales (en pourcentage). Nous nous attendons à un effet positif de cette variable (plus l’intensité de la concurrence électorale est élevée dans une région, plus elle devrait recevoir une quantité élevée de FS pc).. •. Qmvotesmajreppc00 : obtenu par croisement de qmvotespc qui mesure le pouvoir de vote pc de l'Etat membre au Conseil européen (majorité qualifiée) défini par le traité de Maastricht et de majreppc00 mesurant le nombre total de sièges régionaux pc de la majorité au parlement national Nous nous attendons à un impact positif de cette variable. Votesparlpc94 : pouvoir de vote pc de l'Etat membre au Parlement européen (majorité qualifiée) également défini par le traité de Maastricht. Nous nous attendons à un effet positif de cette variable.. Dans l'équation (III-2), nous expliquons FS pc par les déterminants socioéconomiques et politiques, et les deux forment nos déterminants politico-économiques. Aussi, l'équation (III-2) nous sert à illustrer les hypothèses de surreprésentation et de concurrence électorale (swing voters).. Autrement dit, la quantité de FS pc reçus par une région est aussi liée à l'intensité de la concurrence électorale des deux partis politiques majoritaires au parlement national, à la capacité des régions surreprésentées à faire pression au gouvernement central et au pouvoir de vote pc de l'Etat membre au Parlement européen.. Etant confrontés au traitement d’observations des FS pc évalués à des localisations différentes réparties dans l’espace, le modèle suivant tient compte de cette dépendance spatiale.. 20. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. •.

(39) MODELE POLITICO-ECONOMIQUE SPATIAL. L’équation (III-3) intègre au modèle (III-2), une variable spatiale décalée WSFPC.. SFPC = α + [SOC ] * β + [ POL] ∗ ∂ + ρ ∑ w SFPC + ε i. i. i. i≠ j. ij. i. i. (III-3). Avec pour une région i : •. w. ij. , un élément de la matrice poids W, il représente la façon dont la région i et. •. W, la matrice de pondération spatiale14. •. w SFPC , la variable spatiale décalée, elle permet de faire la comparaison ij. i. entre la quantité de FS pc associée à une région donnée et ses voisines. Cette variable s’interprète comme la moyenne des valeurs de SFPC sur les observations voisines à i lorsque W est standardisée. Le coefficient ρ mesure le sens et l'intensité de l'interaction entre le niveau des fonds reçus par une région et le niveau obtenus par son voisinage. L'introduction de ce terme autorégressif spatial implique l'existence d'autocorrélation spatiale. On définit généralement l'autocorrélation spatiale comme l’absence d’indépendance entre observations géographiques. L'économétrie classique reposant sur l'hypothèse d'absence de corrélation entre les observations, nous utiliserons des méthodes appropriées à l'estimation de ce type de modèle (cf. section C.).. 14. La distance de contiguïté entre deux zones est le nombre minimal de frontières qu'il faut franchir pour. aller de l'intérieur de l'une à l'intérieur de l'autre. Dès lors, deux zones sont dites contigües à l'ordre k lorsque leur distance de contiguïté est égale à k.. 21. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. la région j sont connectées spatialement, • β et ∂ , les coefficients des déterminants socio-économiques, politicoéconomiques,.

(40) Etant donné que le choix d'une matrice de contiguïté plutôt qu'une autre dépend des variables étudiées, nous en avons expérimenté plusieurs pour garder au final trois types de matrices. Nous utilisons de préférence15 les matrices de contiguïté: Wrook16, Wqueen117, et Wqueen218 pour lesquelles nous comparons les résultats obtenus après les différentes régressions.. C.. La méthode d’estimation. Pour les modèles sans autocorrélation spatiale (équations III-1 et III-2) l’estimation est faite à l’aide de l’estimateur des MCO.. modèle par le test de I-Moran sur les résidus des équations III-1 et III-2. Le I-Moran teste l'hypothèse nulle selon laquelle il y a absence d'autocorrélation dans l'échantillon étudié. Le rejet de l'hypothèse nulle signifie que les valeurs observées sont autocorrélées spatialement.. L'introduction d'une variable autorégressive spatiale (modèle SAR) implique un biais de simultanéité. En effet, la présence d’autocorrélation spatiale pour une variable signifie qu’il y a une relation fonctionnelle entre ce qui se passe en un point de l’espace et ce qui se passe ailleurs (Tobler, 1979). Cette proposition peut être résumée par le fait que "je suis le voisin de mes voisins". Si le résultat de mon voisinage affecte mon propre résultat, j'affecte simultanément, par ce même mécanisme, leurs résultats. L'autocorrélation spatiale implique donc que le résultat de chaque région est relié avec le résultat de toutes les autres régions par un effet multiplicateur spatial.. 15. Les matrices des plus proches voisins n'étant pas symétriques, nous avons eu quelques problèmes lors. de nos premières estimations. 16. Contiguïté au sens du déplacement de la Tour ; deux régions sont Wrook si elles ont au-moins une frontière commune.. 17. Contiguïté au sens du déplacement du Roi/Reine à l'ordre 1; deux régions sont Wqueen1 si elles ont aumoins une frontière ou un "sommet" en commun. Seul le voisin immédiat est pris en compte. 18. Contiguïté au sens du déplacement du Roi/Reine à l'ordre 2 ; les régions voisines à l'ordre 1 sont prises en compte.. 22. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Nous vérifions ensuite la présence de l’autocorrélation spatiale dans notre.

(41) Cet effet est décroissant dans l'espace (première loi de la géographie; Tobler 1979). Par conséquent, cet effet multiplicateur spatial conduit à des estimateurs MCO biaisés et inefficaces.. Ainsi, nous utilisons une méthode basée sur le maximum de vraisemblance (cf. Anselin, 1988)19 afin de tenir compte de la spécificité d’un modèle SAR20. L'autocorrélation spatiale peut toutefois être spécifiée sous d'autres formes. Par exemple, à travers un terme d'erreur spatialement autocorrélé (modèle à erreur spatiale, SEM), ou bien avec des variables additionnels spatialement décalées (WX). Afin de vérifier si le modèle (III-3) est la meilleure spécification de l'autocorrélation spatiale dans notre cas, nous utiliserons la stratégie d'estimation proposée par Le Gallo (2002) et basée sur le multiplicateur de Lagrange ou LM-test (Anselin et al., 1996).. D.. Résultats ANALYSE DESCRIPTIVE. Les figures 3 et 4 représentent respectivement les FS pc reçues par les régions européennes, et le niveau de revenu par habitant de ces régions, durant notre période d'étude (2000-2006). Les 152 régions sont subdivisées en quartiles.. L'observation de ces deux cartes montre que les régions à faible niveau de revenu pc sont celles qui ont reçues le plus de FS pc. On retrouve également le schéma centrepériphérie avec les régions les plus productives au centre de l'Europe (en foncé, figure 4).. 19. Nous nous sommes référés à (Anselin, Spatial Regression Analysis in R : A Workbook) pour les techniques d'estimations économétriques spatiales. 20 Le package spdep du logiciel R permet d’effectuer l’essentiel de ces tests.. 23. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Les résultats de ces tests sont présentés dans la section suivante..

(42) CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Figure 3: Allocation des fonds structurels per capita (quartile). Figure 4 : PIB per capita (quartile). 24.

(43) Les figures 3 et 4 nous informent très peu sur les formes de l'autocorrélation spatiale locale de notre échantillon. C'est pourquoi nous utilisons le diagramme de Moran21 (Anselin 1996) qui devrait nous permettre d'observer l'instabilité spatiale locale et les observations extrêmes.. Dans la figure 5 nous souhaitons savoir si une région et ses voisines occupent au-cours de la période le même quadrant ou un quadrant différent dans le diagramme de Moran. Nous avons utilisé la matrice de contiguïté Wqueen d'ordre 1 (définie plus haut, renvoi 17), les autres matrices Wqueen2 et Wrook aboutissent sensiblement à des résultats similaires.. sont localisées tout près de régions à caractéristiques similaires (type HH). Le constat est le même pour la configuration de type BB, les régions à faible niveau de FS pc sont contigües avec des régions ayant un niveau semblable de fonds. On observe aussi des "régions atypiques", à savoir celles qui sont situées à côté de régions à caractéristiques structurelles différentes (configurations BH et HB).. Figure 5 : Diagramme de Moran ; fonds 2000-2006 (WSFPC00, le décalage spatial des FS pc). 21. Formé de quatre quadrants qui correspondent aux quatre différents types d'association spatiale locale existant entre une région et ses voisines: HH : une région associée à une valeur élevée est entourée de régions associées à des valeurs élevées, BH : une région associée à une valeur faible est entourée de régions associées à des valeurs élevées, BB : une région associée à une valeur faible est entourée de régions associées à des valeurs faibles, HB : une région associée à une valeur élevée est entourée de régions associées à des valeurs faibles,. 25. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. La figure 5 nous apprend qu'il existe plus de régions à niveau élevé de FS pc qui.

(44) Le diagramme de Moran n'informe pas de la significativité des regroupements spatiaux, d'où la prise en compte des indicateurs locaux d'association spatiale ou LISA22 dans la figure 6 ci-dessous. Cette carte illustre le type d'autocorrélation spatiale des régions selon le niveau de fonds. C'est une carte de significativité de Moran qui s'interprète de la même manière que le diagramme de Moran. Avec:. High-High qui correspond à HH. •. Low-Low à BB (ou LL). •. Low-high à BH (ou LH). •. High-low à HB (ou HL). CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. •. Figure 6 : Statistiques LISA significatives pour les fonds 2000-2006. 22. Local Indicator of Spatial Association, définie par Anselin (1995) comme toute statistique satisfaisant deux critères: 1/ Pour chaque observation, le LISA donne une indication sur le regroupement spatial significatif de valeurs similaires autour de chaque observation, 2/ La somme des LISA associés à toutes les observations est proportionnelle à un indicateur global d'association spatiale.. 26.

(45) La figure 6 montre qu'il existe de nombreuses autocorrélations locales peu significatives. Toutefois, on peut observer qu'il existe des régions atypiques selon la configuration Low-High. Autrement dit, selon cette configuration LH, des régions à faibles niveau de FS pc sont voisines avec des régions qui reçoivent un niveau élevé de FS pc. Les autres régions sont caractérisées par des configurations du type HH et LL. On n'observe pas de régions HL.. En définitive, notre analyse descriptive confirme la nécessité de prendre en compte l'espace dans notre étude, en l'occurrence l'autocorrélation spatiale des FS pc.. RESULTATS DES ESTIMATIONS23. Pour les régressions d’économétrie spatiale (LM-test et SAR) nous avons introduit des variables muettes pays nommées dum. Elles sont codées 1 selon les idpays (cf. annexe 2). Ces variables améliorent le pouvoir explicatif du modèle, on en parle plus amplement dans la partie LM-test.. Le tableau 1 présente les effets des différentes variables socio-économiques et politico- économiques sur la quantité de FS pc.. 23. Seuils significativité des coefficients : ***<1%; **<5%; *<10%, Ecart-types entre parenthèses. 27. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. La section suivante expose nos résultats et les principales tendances qui en ressortent..

(46) Tableau 1 : Résultats des estimations24 par la méthode MCO des modèles III-125 et III-226. OLS Socio éco (2). OLS Politico éco (1). OLS Politico éco (2). lnsfpc00 -2.357*** -0.278 -2.117*** -2.358*** lngdpc00 (0.373) (0.172) (0.451) (0.466) 0.499* 1.453*** 0.744** 0.768** (0.282) (0.241) (0.321) (0.298) lnunemprate00 7.283** 8.760*** 4.153 10.136*** (3.077) (3.172) (3.774) (3.633) lnpartactivpop00 4.138*** 8.77*** 1.685 2.369 (1.528) (1.47) (1.681) (1.748) lnagricemp00 -0.027 -0.027 lndistbrux (distance régions-Bruxelles) (0.083) (0.113) 1.024 1.212 (0.767) (0.782) lnmajreppc00 0.259* 0.167 (0.132) (0.135) lncdiff00 -0.084 -0.658 (0.767) (1.057) lnqmvotesmajrepc00 -0.94 0.559 (2.059) (1.997) lnvotesparlpc94 24.469*** 1.077 21.559*** 20.284*** (3.781) (0.871) (4.788) (4.99) Constante. Nous avons introduit une nouvelle variable distbrux (log) utilisée comme proxy de l'effort de lobbying dans le modèle. Cette variable mesure la distance entre les régions et Bruxelles (siège de l'UE). En nous en inspirant de Borck et Owings (2003), nous souhaitons à travers cette nouvelle variable tester l'idée selon laquelle le coût de lobbying d'une région augmente avec la distance physique qui la sépare de Bruxelles.. Après estimation des modèles III-1 et III-2 par la méthode des MCO, on observe les tendances suivantes:. Modèle III-1. Rappelons que le modèle socio-économique (III-1) explique la quantité de FS pc par le niveau de revenu pc, le taux de chômage, la part de la population active dans la population totale et la part de l'emploi agricole dans l'emploi total. 24. (1) Variable lndistbrux est prise en compte dans la régression, (2) Variable lndistbrux n'est pas prise en compte dans la régression. 25 Modèle socio-économique sans SAR 26 Modèle politico-économique sans SAR. 28. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. OLS Socio éco (1).

(47) Que l'on tienne compte de la distance physique entre les régions et Bruxelles ou pas, on observe les tendances suivantes: •. Une région reçoit d'autant plus de fonds structurels pc qu'elle à un faible niveau de revenu pc (lngdpc00). Lorsque l'on introduit lndistbrux, seule la significativité augmente, l'effet de cette variable restant inchangé. Les régions les plus pauvres (niveau de PIB pc faible) devraient recevoir le plus de fonds de la part de l'UE.. •. Pour les variables lnunemprate00, lnpartactivpop00, et lnagricemp00 on observe un effet positif et significatif sur notre variable expliquée, et ce même-si l'on ne tient pas compte de la variable lndistbrux. Par exemple pour la variable lnpartactivpop00 l'augmentation de la part de la population active dans la population totale au niveau d'une région, se traduit par. nous attendions, une région dont la part de la population active dans la population totale est faible, devrait recevoir une quantité élevée de FS pc. Ce transfert de fonds va permettre à la région à forte population active de dynamiser son marché du travail et de créer de nouveaux emplois par la même occasion. •. La prise en compte de la variable lndistbrux a très peu d'influence sur le modèle. Même si son effet est négatif sur FS pc, cet effet reste peu significatif.. Modèle III-2. En plus des variables socio-économiques, le modèle politico-économique explique la quantité de FS pc selon quatre variables politiques présentées plus haut : le nombre total de sièges régionaux pc de la majorité au parlement national (majreppc00), le pouvoir de vote pc de l'Etat membre au Conseil européen à la majorité qualifiée (qmvotespc94), la compétition électorale entre les deux partis majoritaires durant les élections parlementaires nationales (cdiff00), et la variable qmvotesmajrepc00.. Les résultats montrent un effet semblable des variables socio-économiques à ce qu’on observait pour le modèle (III-1). La prise en compte de la variable distbrux ne change pas grand-chose. 29. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. des transferts élevés de FS pc. Cela semble contradictoire avec l'effet négatif que.

(48) Quant aux nouvelles variables politiques, on constate qu’elles ont pour la plupart des effets très peu significatifs sur FS pc. La seule variable politique significative (10%) est cdiff00. Elle a un effet positif sur la quantité de FS pc. C’est-à-dire qu’une région à forte concurrence électorale se voit allouer une quantité importante de FS pc conformément à Bodenstein & Kemmerling (2008) et à l’effet que nous attendions.. TEST DE I-MORAN ET LM-TEST . TEST DE I-MORAN. Nous avons effectué les tests de I-Moran sur les résidus de nos deux modèles sans SAR et selon les trois matrices de contiguïté Wqueen1, Wrook et Wqueen2. Les CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. résultats sont synthétisés dans le tableau suivant.. Tableau 2 : I-Moran sur résidus des modèles socio-économiques et politico-économiques Wqueen1 Wrook EcartEcart28 Stand. Stand. I-Moran I-Moran type 27 type OLS Socio éco (1) OLS Socio éco (2) OLS Politico éco (1) OLS Politico éco (2). Wqueen2 EcartI-Moran Stand. type. 0.325*** 0.066. 5.241. 0.162*** 0.0582 3.095 0.2256*** 0.0408 5.997. 0.359*** 0.065. 5.712. 0.144*** 0.0567. 0.092** 0.0833. 1.745. 0.092*. 0.0833 1.745. 0.09256* 0.0833 1.744. 0.128** 0.0830. 2.112. 0.11**. 0.0744 2.107. 0.095***. 2.784 0.2304*** 0.0404 6.062. 0.0487 2.837. Le tableau 2 nous permet de rejeter aisément l’hypothèse nulle selon laquelle il y a absence d’autocorrélation spatiale dans notre échantillon. Autrement dit, les valeurs observées de nos variables sont autocorrélées dans l’espace et ce quelque soit le modèle utilisé.. Notre modèle étant spatialement autocorrélé, on utilise un LM-test pour vérifier si le modèle (III-3) est la meilleure spécification de l’autocorrélation spatiale.. 27 28. Ecart-type du I-Moran observé selon méthode de calcul utilisée. Déviation standard du I-Moran. 30.

(49) LM-TEST Cette méthode consiste à comparer les modèles SEM29 et SAR sur la base d’un test d’hypothèses. Nous testons la spécification de notre modèle à partir du modèle (III-1) auquel on a ajouté les variables muettes pays (dum) et selon les trois matrices Wrook, Wqueen1, et Wqueen2. Les résultats du test sont reportés tableau 3. RLmlag30 et Rlmerror testent respectivement la robustesse des modèles SAR et SEM à la présence de l'autre forme de spécification. Quelque soit la matrice utilisée on observe l’inégalité suivante : p-value de RLmlag < RLmerr c’est dire que notre modèle est bien un SAR. Nous observons des résultats similaires si l’on considère le modèle politico-économique. Ces CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. résultats sont encore plus significatifs quand on ne considère que les variables muettes dum5 (Espagne) et dum10 (Italie).. 29 30. Modèle à erreur spatiale : prise en compte d’un terme d’erreur spatialement autocorrélé. Règle de décision : Si p-value de RLmlag < RLmerr sachant que les p-values de Lmlag et Lmerr sont classés. dans le même sens (LMlag<Lmerr), alors on est en présence d’une SAR au-lieu d’un SEM. Toutes choses étant égales par ailleurs.. 31.

(50) Tableau 331 : Résultats LM-Tests selon matrice de contiguïté Lmerror. Rlmerror Lmlag Rlmlag. WQUEEN1 (A) Stat'. 0,0047. p-value. 0,9456. significativité NS. 0,5808 3,9401 0,446 NS. 4,5162. 0,047 *. 0,033 *. WQUEEN1 (B) Stat' p-value. 1,4981. 3,9458 2,4419. 0,221. significativité NS. 4,58. 0,04699 0,1181 0,02702 *. NS. *. WQUEEN2 (A) Stat'. 0,0243. 0,2035 4,8574. 5,0367. p-value. 0,8762. 0,6519 0,0275. 0,0248. significativité NS. NS. **. **. WQUEEN2 (B) 0,1364. 0,0786 5,8624. p-value. 0,7119. 0,7793. significativité NS. NS. 5,8045 CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Stat'. 0,015 0,01538 **. **. WROOK (A) Stat' p-value. 0,547. 0,0123 6,2086. 0,4596. significativité NS. 0,9116 NS. 5,669. 0,012 0,01727 **. **. WROOK (B) Stat'. 4,067. 1,102 9,2052. 6,2408. p-value. 0,043. 0,2537 0,0024. 0,012. significativité **. NS. ***. **. SAR sur modèle socio-économique et politico-économique :. Le tableau 4 représente le modèle (III-2) en introduisant un SAR, et des dummy pays selon nos trois types de matrices de contiguïté. Le niveau de revenu pc (gdp pc00) a un effet significativement négatif lorsque l’on tient compte de la variable distbrux. En revanche on constate que cet effet devient positif quand nous ne tenons pas compte de la distance entre les régions et Bruxelles. Une région reçoit d’autant plus de FS pc qu’elle à un niveau de revenu pc élevé, lorsqu’elle est séparée de Bruxelles d’une distance élevée. 31. NS : non significatif (A)Variables lndistbrux et dum2 à dum14 incluses (B)Variables lndistbrux et dum2 à dum14 non incluses. 32.

(51) La part de la population active dans la population totale change aussi d’effet (passe de positif à négatif) lorsque l’on prend en compte ou non distbrux. Les autres variables socio-économiques, le taux de chômage et la part de l’emploi agricole dans l’emploi total ont des effets significativement positifs. Tableau 4 : SAR sur modèle socio-économique avec dum2 à dum14 Avec lndistbrux Wqueen1 Wqueen2. Sans lndistbrux Wrook Wqueen1 Wqueen2 -0.1379*** -0.072* 0.1181** 0.419** 0.386* 0.411** (0.2) (0.207) (0.203) 1.724*** 1.736*** 1.739*** (0.229) (0.233) (0.23) -2.269 -2.705 -2.507 (3.33) (3.446) (3.375) 5.336*** 5.245*** 5.322*** (1.413) (1.441) (1.427). -0.117***. -0.091**. -0.1**. -2.103*** (0.713) 0.793*** lnunemprate00 (0.291) 4.289 lnpartactivpop00 (4.150) 3.706*** lnagricemp00 (1.356) 0.045 lndistbrux (0.064). -2.133*** (0.726) 0.775*** (0.548) 3.305 ( 4.185) 3.63*** (1.368) 0.026 (0.065). -2.1*** (0.719) 0.798*** (0.293) 3.892 (4.174) 3.687*** (1.364) 0.04 (0.064). -2.593***. -2.65***. -2.625***. -2.940***. -2.96***. (0.427) -1.056** (0.44) 0.183 (0.921) -0.308 (0.509) 0.511 (0.569) -0.63 (0.387) -0.832 (0.556) 1.316 (0.925) -0.202 (0.444) 0.352 (0.404) -0.532 (0.87) 0.565 (0.438) -0.693 (0.548) 23.830*** (6.463). (0.428) -1.130** (0.447) -0.031 (0.868) -0.313 (0.513) 0.515 (0.571) -0.647* (0.392) -0.804 (0.557) 1.219 (0.932) -0.197 (0.448) 0.313 (0.409) -0.494 (0.87) 0.549 (0.443) -0.705 (0.551) 23.221*** (6.381). (0.439) -1.039** (0.464) -0.228 (0.966) 0.394 (0.454) 0.371 (0.541) -0.993** (0.404) -0.048 (0.518) 1.191 (0.981) 0.503 (0.404) 0.680* (0.414) 1.460** (0.67) 0.436 (0.462) 0.438 (0.445) -1.111 (0.968). (0.454) -0.929** (0.468) -0.177 (0.997) 0.333 (0.458) 0.325 (0.549) -0.986** (0.409) -0.106 (0.513) 1.498 (1.004) 0.462 (0.408) 0.709* (0.421) 1.297** (0.678) 0.375 (0.471) 0.427 (0.452) -0.928 (0.982). Rho lngdpc00. Dum2 (Allemagne). (0.417) -1.226*** Dum3 (0.441) -0.237 Dum4 (0.918) -0.307 Dum5 (Espagne) (0.497) 0.563 Dum6 (0.561) -0.639* Dum7(France) (0.381) -0.779 Dum8 (0.543) 1.178 Dum9 (0.916) -0.191 Dum10 (Italie) (0.434) 0.284 Dum11 (0.397) -0.486 Dum12 (0.855) 0.558 Dum13 (0.431) -0.708 Dum14 (0.536) 23.113*** Constante (6.32). CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref. Wrook. 2.970*** (0.443) -1** (0.462) -0.211 (0.98) 0.366 (0.451) 0.329 (0.541) -1.003** (0.403) -0.088 (0.51) 1.279 (0.994) 0.482 (0.402) 0.697* (0.414) 1.404* (0.67) 0.406 (0.463) 0.428 (0.444) -1.044* (0.973). En revanche, la variable distbrux a un effet non significatif (seuil de 10%) lorsque l’on l’introduit dans notre modèle.. 33.