Memoire Online - La Convergence Régionale dans l'Union Européenne. Le Rôle des Fonds Structurels.

Mme le Professeur Fabienne FECHER Maître en Sciences Économiques
M. le Professeur Bernard JURION

M. le Professeur Jules Gazon pour le suivi de notre travail, ses encouragements et les précieux conseils dont il nous a fait profiter.

Mme le Professeur Fabienne Fecher et M. le Professeur Bernard Jurion pour avoir accepté de faire partie de la commission de lecture de ce mémoire.

M. le Professeur Frédéric Docquier et M. Olivier Lohest du Service des Études et de la Statistique du Ministère de la Région Wallonne pour leurs avis d'experts sur les questions de convergence régionale.

M. le Professeur Sergio Perelman, pour le temps et l'attention qu'il a bien voulu nous consacrer.

Mme Patricia O'Hara et Mme Louise Kinlen ainsi que les membres du personnel de la Border, Midland & Western Regional Assembly qui nous ont permis de découvrir la politique régionale de l'Union Européenne dans ses expressions concrètes en Irlande.

Enfin, nous tenons à remercier tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce travail.

Table des Matières

PREMIÈRE PARTIE : La convergence régionale au sein de l'Union Européenne: Éclairages théoriques et empiriques 3

Chapitre 1 : Les différentes théories de convergence ou divergence économique: un aperçu général 4

Chapitre 2 : Evaluations empiriques des différents schémas de convergence ..13

DEUXIÈME PARTIE : La Politique européenne de Cohésion: son impact sur le processus de convergence 45

Chapitre 4 : L'influence de la Politique européenne de Cohésion sur l'évolution des disparités

Introduction

Au sortir de la seconde guerre mondiale, la Communauté Européenne du Charbon et de l'Acier, puis le Marché Commun ont été conçus comme des instruments du développement économique et du maintien de la paix. L'interdépendance et le rapprochement économique des différents pays concernés apparaissaient comme des vecteurs majeurs de stabilité géopolitique en Europe Occidentale. Imprégnés des vertus du libre échange, les pays signataires du Traité de Rome avaient, pour priorités économiques, l'abaissement progressif des barrières au commerce et la réalisation d'un véritable "marché commun". A l'exception de quelques secteurs particuliers, principalement l'agriculture, nécessitant une politique publique forte, l'intervention des autorités des "Communautés Européennes" s'est longtemps limitée, pour l'essentiel, à la mise en place d'un cadre légal et institutionnel favorisant le libre jeu de la concurrence¹.

L'enchaînement des élargissements a peu à peu soulevé le problème des déséquilibres entre les niveaux de développement des Etats membres. En effet, les adhésions de l'Irlande en 1973, puis de l'Espagne et du Portugal en 1981 et enfin de la Grèce en 1986 ont considérablement creusé les disparités de richesse entre régions de la Communauté Européenne. En l'an 2000, les dix pour cent de régions européennes les plus riches avaient un PIB/hab. 2,6 fois supérieur au dernier décile du peloton². A la veille du passage à 25 Etats membres, près d'un quart de la population vivait dans des régions dont le PIB/hab. est inférieur à 75% de la moyenne de l'Union. Et que dire depuis ce dernier élargissement?

Une aggravation des inégalités de développement pourrait constituer une menace pour la stabilité et la progression de l'Union. En effet, de trop grands écarts de richesse entre régions peuvent multiplier les situations conflictuelles. Mais la capacité des régions plus défavorisées à combler d'elles-mêmes leur retard est pourtant loin d'être évidente. Face à l'ampleur du défi, l'Union Européenne ne pouvait rester inactive: à la fin des années quatre-vingt, elle s'est dotée d'un outil ambitieux de redistribution des revenus et de correction des inégalités. Les Fonds Structurels, dont la naissance formelle remontait à 1968, mais sans moyens importants, ont alors pris leur véritable envol. A l'heure actuelle, ils représentent probablement une des

1 Les missions principales assignées en ce sens aux autorités européennes étaient alors la politique anti-trust et le contrôle des aides d'Etat.

2 A titre indicatif, Puga (1999 et 2002) montre qu'aux Etats-Unis, seuls deux Etats représentant 2% de la population totale ont un revenu par habitant inférieur aux trois quarts de la moyenne fédérale. Pour Boldrin & Canova (2001), les inégalités régionales de l'Union Européenne sont deux fois supérieures à ce qu'on rencontre aux Etats-Unis.

facettes de l'Union Européenne parmi les plus médiatiques et les plus visibles du grand public. C'est en effet à eux que l'on doit les innombrables panneaux annonciateurs de chantiers estampillés du drapeau européen, qui jalonnent les routes du Portugal, d'Irlande ou encore des îles grecques. C'est également eux qui suscitent jalousie et convoitise au moment où la Commission Européenne annonce sa sélection des régions retenues pour bénéficier de ces aides.

Mais qu'en est-il de l'évolution des disparités régionales au sein de l'Union Européenne? Peuton reconnaître un rôle significatif à la Politique de Cohésion dans cette évolution et si oui, lequel? Ce sont là, les deux questions centrales de ce mémoire.

La première partie de notre travail s'articulera avant tout autour du concept de convergence économique. Nous présenterons les débats théoriques sur le sujet, puis nous chercherons à cerner l'évolution des disparités régionales dans l'Union Européenne au cours des dernières décennies. Nous espérons alors être en mesure de déterminer si nous sommes, à l'heure actuelle, dans une dynamique de convergence ou de divergence.

Dans une seconde partie, nous nous consacrerons à l'examen de la Politique de Cohésion dans son rôle de réduction des disparités régionales. Après une présentation de l'outil, nous essayerons de voir si des théories économiques cautionnent cette intervention publique d'envergure. Enfin, en combinant divers angles d'approche, nous tenterons d'évaluer de manière critique l'impact des Fonds Structurels sur l'évolution des inégalités de richesse entre les régions européennes.

La convergence régionale au sein de

l'Union Européenne : Eclairages

théoriques et empiriques

L'enjeu majeur de cette première partie sera de cerner progressivement les concepts et les outils permettant d'appréhender la convergence économique. Nous synthétiserons d'abord les principaux courants théoriques traitant de la convergence. Ensuite, nous les confronterons aux observations empiriques de la convergence régionale au sein de l'Union Européenne au cours de ces dernières décennies. A cette occasion, nous comparerons les résultats obtenus à l'aide de différents tests de convergence en coupe transversale. Cela devrait nous permettre d'apprécier la capacité prédictive des différentes théories, mais surtout de découvrir le sens des évolutions actuelles: les disparités sont-elles en train de se creuser ou bien sommes-nous pris dans un processus de convergence régionale?

Chapitre 1 : Les différentes théories de convergence ou

divergence économique : un aperçu général

Face aux disparités régionales persistantes et à une intégration économique toujours plus poussée, que dit la théorie économique ? Existe-t-il des alternatives à la pensée néoclassique? Peut-on espérer une croissance plus rapide des régions les plus pauvres ? Les régions convergent-elles, au moins à long terme, vers un même niveau de revenu par habitant ?

On peut grossièrement scinder l'ensemble des théories économiques en deux vastes courants divergents. D'un côté, nous présenterons les théories plutôt optimistes pour lesquelles la convergence est une question de temps et de conditions favorables à réunir. De l'autre, nous verrons un ensemble de théories nettement plus pessimistes selon lesquels l'évolution naturelle est à la divergence régionale.

A. Les théories optimistes de convergence automatique

Certaines théories économiques, notamment néo-classiques, annoncent une convergence régionale automatique et soutenue. Ces courants "optimistes" considèrent, au mieux, l'intervention redistributive au niveau européen comme potentiellement utile mais certainement pas indispensable. Dans le pire des cas, elle peut même avoir de graves effets pervers à cause du détournement de ressources qu'elle provoque.

1. La théorie néoclassique du commerce international

Eli Heckscher (1919) et Bertil Ohlin (1933) dans leur théorie des avantages comparatifs prédisent, sous certaines conditions assez contraignantes, une amélioration automatique de la convergence économique ainsi qu'une égalisation du prix des facteurs de production. Selon ce modèle, l'avantage comparatif d'un pays provient de sa dotation relative en facteurs de production. En outre, la technologie est considérée comme un bien commun, accessible à tous et à rendements constants³.

Deux pays passant de l'autarcie au libre-échange sont amenés à se spécialiser dans la production du bien qui utilise le plus intensément le facteur de production dont ils sont, l'un et

3 L'hypothèse de rendements d'échelles non croissants est essentielle pour l'égalisation des productivités marginales des facteurs et donc de leur rémunération.

l'autre, le mieux dotés. Il exportera ce bien qu'il produit, en échange du bien dont il a cessé la production. Les deux économies devraient alors assister à la convergence de leurs productivités marginales et de leurs revenus ainsi qu'à une amélioration générale du bien-être.

Dans un tel cadre conceptuel, la taille d'un pays n'a pas d'influence sur ses avantages comparatifs et le commerce des biens pouvant se substituer au mouvement des facteurs de production, ceux-ci n'ont pas d'incitation à migrer. Par hypothèse du modèle, les facteurs de production sont donc immobiles entre pays.

Si toutefois, il devait y avoir mobilité parfaite des facteurs (comme c'est partiellement le cas au sein de l'Union Européenne), toute différence spatiale de rémunération disparaîtrait spontanément du fait de leurs déplacements et les conclusions de convergence du modèle ne seraient pas altérées. Si l'on tient compte des coûts de transport, la convergence n'est plus parfaite mais ne disparaît pas pour autant. Par contre, la présence de taxes ou de subsides sur les échanges internationaux ne peut que réduire l'augmentation de bien-être global. A moins d'aider à la suppression des barrières à la mobilité, toute politique régionale est inutile dans un tel contexte.

Si les résultats prévus par le théorème sont loin d'être observés dans la pratique, c'est largement dû au caractère relativement restrictif de certaines hypothèses. C'est notamment le cas pour les hypothèses de plein emploi, d'homogénéité des facteurs de production, de fonctions de productions identiques ou encore de concurrence parfaite⁴.

Néanmoins, dans un tel cadre de réflexion théorique, que la mobilité des facteurs de production soit parfaite ou nulle, les inégalités entre revenus moyens par habitant ne peuvent être que passagères. La convergence est réelle et automatique et toute politique régionale en faveur des régions défavorisées est relativement inutile. Les obstacles à cet équilibre naturel étant liés aux entraves posées à la mobilité des biens, du capital, de la main-d'oeuvre ou de la connaissance, la seule politique européenne envisageable revient alors à des mesures de dérégulation et à la réalisation de programmes d'investissements en matière de transport.

4 Gazon J. 2001-2002, "Economie Internationale", notes de cours, Université de Liège, Faculté d'Economie, de Gestion et de Sciences Sociales.

2. La théorie néoclassique de la croissance

Solow (1956), dans sa théorie de la croissance, reconnaît l'existence de disparités régionales initiales mais prévoit à terme le même type de convergence que la théorie néoclassique du commerce international. Partant des hypothèses de rendements décroissants du capital et d'exogénéité du progrès technique, chaque région convergera vers un taux de croissance du revenu par tête de long terme : le taux d'état stationnaire. "L'état stationnaire est un phénomène important à deux égards ... une économie qui l'a atteint ne bouge plus⁵ ... et une économie qui ne l'a pas atteint tend vers lui. L'état stationnaire représente l'équilibre de longue période de l'économie." (Mankiw, 2001, p. 101)

Le modèle de Solow se développe autour de deux équations : une fonction de production et une fonction d'accumulation du capital. De leur interaction avec le progrès technique (exogène et librement disponible pour tous) résulte cet état stationnaire de longue période. La production par tête est donc parfaitement déterminée par le taux de croissance de la population active ainsi que par la productivité et le taux d'accumulation du capital physique et humain. Le progrès technique étant postulé exogène⁶, la formation de la main-d'oeuvre et le taux d'épargne sont les déterminants clés du stock de capital de l'état stationnaire. A l'état stationnaire, l'économie est en équilibre : la production par travailleur progresse exactement au même taux que le progrès technique, le long d'un chemin de croissance équilibrée. Le taux de croissance du revenu par tête y est alors complètement déterminé par la technologie, exogène au modèle.

A cause des rendements décroissants du capital, le principe de dynamique transitionnelle veut qu'une économie se trouvant en dessous de son état stationnaire connaîtra temporairement un taux de croissance supérieur à celui qui prévaudrait en état stationnaire. En outre, plus une économie se trouve en dessous de son état stationnaire plus elle convergera rapidement vers celui-ci. Il faut néanmoins préciser que cet état stationnaire n'est pas nécessairement identique pour toutes les économies⁷. Il dépend en effet des caractéristiques fondamentales de l'économie en question qui peuvent la différencier de façon structurelle d'une autre économie. Par exemple, plus le taux d'investissement en capital humain et physique sera important et plus le taux de croissance de la population sera bas, plus l'état stationnaire du niveau de

5 A l'état stationnaire, il n'y a plus de variation du taux de croissance: le revenu par tête et le progrès techniques (exogène) croissent exactement au même rythme.

6 "Le progrès technique de Solow est une "manne tombée du ciel" car son action est automatique et indépendante des circonstances économiques" (Jones, 1999, p. 41)

revenu par tête sera élevé. Dans ce modèle, en modifiant le taux d'investissement ou en améliorant la formation de la main-d'oeuvre de l'économie en retard, une politique publique pourra affecter le taux de croissance et le faire dévier de son taux d'état stationnaire initial, mais uniquement temporairement, jusqu'à un nouvel état stationnaire. Ceci revient à accélérer ponctuellement un processus automatique. Des pays aux économies structurellement semblables sont condamnés à converger et l'accumulation de capital est l'outil de réduction des différences de productivités.

Selon ces deux approches néoclassiques, la politique d'assistance financière aux régions défavorisées est donc relativement inutile et certainement pas indispensable à la convergence. Au mieux, en augmentant le stock de capital physique, elle peut accélérer temporairement le taux de convergence des régions en retard mais sans en modifier l'état stationnaire de long terme.

3. Les théories de l'écart technologique

D'autres auteurs, parmi lesquels Fagerberg & Verspagen (1996)⁸, pensent que les caractéristiques de bien public de la connaissance peuvent jouer en faveur des économies moins développées. L'idée de base, d'influence schumpetérienne, est assez simple : il est plus facile de copier que d'inventer. Les régions plus défavorisées peuvent ainsi adapter, imiter et utiliser les technologies élaborées dans les régions les plus riches sans avoir à réinventer ellesmêmes. Les régions en retard de développement progressent donc par imitation et par ingénierie inverse. Ainsi, dans le même ordre d'idée que la théorie néoclassique, plus une région présente un retard technologique important, plus elle dispose d'opportunités de combler son retard. Le processus de convergence est donc ici aussi automatique. La seule politique interventionniste envisageable serait alors de promouvoir le progrès technologique local et d'investir dans la recherche de haut niveau pour favoriser l'exploitation des technologies développées ailleurs.

B. Les théories pessimistes de la polarisation régionale

A ces modèles relativement optimistes annonçant une convergence automatique des niveaux de revenu, on peut opposer une série de théories prévoyant plutôt une polarisation économique et une divergence accrue des niveaux de développement des régions. Dans de tels

cadres théoriques, une politique régionale proactive est absolument indispensable si on veut parvenir à une répartition plus équilibrée des richesses entre les régions. Voyons brièvement les lignes essentielles de ces courants de pensée plus "pessimistes".

1. La théorie de la causalité cumulative

Déjà dans les années cinquante, Myrdal (1957) considérait la croissance comme un processus spatial cumulatif susceptible d'accroître les disparités régionales et conduisant à une polarisation spatiale de l'économie. Selon lui, les effets des économies d'agglomération et les rendements d'échelle croissants conduisent à un processus cumulatif de croissance créant des différences entre régions et engendrant un cercle vicieux. Ce processus de renforcement de la richesse ou de la pauvreté donne lieu à des effets de remous⁹ (l'agglomération draine vers elle les ressources aux dépens des autres régions) mais aussi à des effets de propagation¹⁰ de la croissance qui, eux, profiteraient aux régions périphériques. C'est l'observation empirique de la polarisation de l'économie qui pousse Myrdal à conclure que les effets de remous dominent finalement les effets de propagation.

Vanhove (2000) rappelle que dans les années septante, des auteurs tels que Nevin (1972) et Stahl (1974) entretenaient le pessimisme ambiant quant à l'évolution de l'intégration européenne. Ils prévoyaient alors que l'Union monétaire provoquerait une migration massive du capital et du travail vers un nombre restreint de pôles économiques. Ce phénomène aurait dû accroître les salaires dans les régions défavorisées sans que la productivité ne suive la même évolution. Par ailleurs, considérant les puissantes disparités au sein de l'Union Européenne et après avoir énuméré les différents facteurs de divergence et de convergence, Vanhove (2000) conclut que les forces agissant actuellement en faveur de la convergence sont plus faibles que les forces creusant les écarts.

Une telle conclusion débouche naturellement sur la nécessité d'une politique régionale tentant d'inverser le processus d'accumulation qui s'opère en faveur des régions riches. La priorité devrait ainsi être donnée au développement des infrastructures dans les régions défavorisées, à la concentration des investissements productifs sur de nouveaux pôles de croissance et à la discrimination fiscale positive de ces régions pour les rendre plus attractives pour les investisseurs.

9 Ces forces centripètes ou << Backwash effect >> résultent essentiellement d'externalités technologiques positives, d'effets du marché du travail ou de relations commerciales.

10 Ces forces centrifuges ou << Spread effect >> proviennent pour l'essentiel des effets de congestion, de la pollution ou de la concurrence pour les facteurs immobiles (coût du terrain...).

La théorie des pôles de croissance

Pour François Perroux (1958), l'instauration du marché commun devait conduire à l'accroissement des disparités régionales et à une polarisation de l'activité économique. Selon lui, certains secteurs exercent un pouvoir d'attraction sur d'autres activités. Le pouvoir d'attraction de ces entreprises pilotes se trouve ensuite renforcé par des effets multiplicateurs locaux. La croissance économique se localiserait alors dans certains points privilégiés de développement actuel et virtuel au détriment des régions défavorisées.

La politique régionale optimale serait d'investir prioritairement dans des pôles à fort potentiel de croissance au sein même des régions pauvres en acceptant un creusement momentané des inégalités régionales dans l'espoir de générer des bénéfices à plus long terme pour l'ensemble de la région par effet de contagion.

Cette politique est, par exemple, poursuivie en Irlande dans le cadre de la << National Spatial Strategy >> qui identifie des << Hubs >> et des << Gateways >> comme pôles d'investissement privilégiés et prioritaires¹¹. Le développement de la région de Dublin a suivi, avec un certain succès, cette logique durant les années 1990. La capitale devait alors servir de locomotive pour l'ensemble de l'économie nationale.

Les théories de la croissance endogène

Romer (1986, 1990), Grossman et Helpman (1991), et les autres théoriciens de la croissance endogène pensent que l'intégration économique creuse les divergences économiques entre pays et régions. Ces auteurs critiquent la vision néoclassique du progrès technique en intégrant au modèle les forces économiques qui l'induisent. Le progrès technique est considéré comme le moteur de la croissance économique et le profit que les entrepreneurs espèrent retirer de l'innovation en est le carburant¹². Le taux de rendement du capital est ici non décroissant, notamment parce que le concept de << capital >> est, cette fois, élargi au capital humain, public et technologique. D'après Aschauer (1989) et Barro (1990), en considérant le capital humain ou public comme un input de la fonction de production, la théorie reconnaît à une politique finançant par exemple des infrastructures publiques ou améliorant la formation de la main d'oeuvre, la possibilité d'améliorer la productivité marginale du capital privé et

ainsi de soutenir la croissance. Une telle politique peut rendre les investissements suffisamment rentables pour garantir une croissance continue du stock de capital.

Dans les modèles de croissance endogène, des disparités dans la croissance économique de long terme peuvent être expliquées par des efforts inégaux en recherche et développement et en innovation technologique. Ceci est particulièrement important si on considère que le taux de rendement de la connaissance et de la technologie est croissant. Cela implique que le fossé entre les régions défavorisées et les régions plus développées aura touj ours tendance à s'accroître, les régions les plus riches étant vraisemblablement plus à même de gonfler leur stock technologique.

Pour inverser cette tendance, les modèles de croissance endogène préconisent dès lors une politique en mesure d'aider les régions les plus pauvres à combler leur retard puisqu'elles ne sont pas à même de le faire seules. Les efforts politiques devraient donc être concentrés en priorité dans le développement de nouvelles technologies au sein des régions défavorisées. Plus généralement, les pouvoirs publics doivent mettre en place des infrastructures et un environnement propice au développement économique qui permettent notamment aux chercheurs et aux entrepreneurs de tirer profit de leurs innovations et de leurs investissements.

4. La (nouvelle) géographie économique

Ce courant s'est développé à partir d'une constatation: l'activité économique est souvent polarisée autour de quelques « clusters » et cette concentration économique affecte bien entendu la répartition du revenu entre les régions. Un des précurseurs de ce courant théorique, Williamson (1965) pense que la croissance économique est initialement entraînée par la dynamique d'un certain nombre d'agglomérations majeures. Ainsi, dans un premier temps, une forte croissance s'accompagne d'une plus grande disparité régionale. Mais après un certain laps de temps, la vapeur aurait tendance à se renverser à cause notamment de surcoûts liés à la congestion de ces pôles économiques. Ces externalités négatives pousseraient en effet les facteurs de production à se re-localiser dans des régions moins engorgées, moins saturées. Après une première période de divergence économique, on assisterait ensuite à une convergence des niveaux de revenu par tête.

La géographie économique introduit également le problème du spillover effect qu'on peut facilement illustrer en matière de transport : le développement des infrastructures de transport pourrait s'avérer défavorable aux régions pauvres en favorisant la migration d'entreprises

désireuses de profiter des externalités positives des agglomérations. Un tel phénomène peut être amplifié par une politique européenne dynamique en matière de transports interrégionaux. Nous reviendrons plus longuement sur cette question à la fin du travail.

Plus récemment, Krugman (1991) a développé dans le cadre de la "nouvelle géographie économique¹³" un schéma pour étudier l'interaction entre les externalités positives des agglomérations et les autres forces économiques influant sur les décisions de localisation. Il s'agit en fait d'une théorie de commerce international montrant que l'existence de rendements d'échelle croissants combinés à des frais de transport suffit à produire une concentration des activités économiques dans un nombre restreint de régions. Une intégration économique plus poussée accroît le commerce et la mobilité des facteurs, ce qui à son tour génère de nouvelles opportunités d'économies d'échelle et de spécialisation. Cela conduit à un schéma "centrepériphérie" assez proche du cercle vicieux de Myrdal. La différence entre les deux modèles réside dans le caractère accessoire des économies externes dans le modèle de Krugman¹⁴ alors que pour Myrdal, ces mêmes économies d'agglomération sont le moteur de la concentration territoriale de l'activité économique.

Chez Krugman, ce sont les économies internes aux entreprises qui favorisent nécessairement la concentration spatiale. Les coûts de transport, par contre, y jouent un rôle plus ambigu. En cas de faible diminution, ils encourageront la polarisation alors qu'une forte réduction de ceux-ci permettra une redistribution spatiale plus équilibrée. Cela s'explique par le fait qu'une diminution des coûts de transport, selon son ampleur, favorise soit la production dans la région où elle est la moins chère, soit l'utilisation extensive des économies d'échelle.

Dans le cadre européen, on peut élargir les coûts de transport à tous les coûts de transaction¹⁵ sans pour autant modifier les conclusions de Krugman : si une éradication complète des obstacles aux échanges accroît la compétitivité des régions périphériques, une élimination partielle ou imparfaite de ces obstacles peut, au contraire, engendrer des effets pervers en aggravant les déséquilibres régionaux.

Par ailleurs, la nouvelle géographie économique identifie trois scénarii plausibles pour le développement régional de l'Europe (Braunerhjelm et al. 2000) :

14 La concentration spatiale de l'activité économique y est expliquée par des « externalités pécuniaires » (coûts de transport, économies d'échelle).

15 Les coûts de transactions englobent les coûts de transport et toutes les formes de barrières au commerce.

3. En cas de faible mobilité du travail, on assistera inévitablement à une polarisation accrue entre régions avancées et régions pauvres et à une divergence du revenu par tête.

Enfin, la géographie économique met en évidence le trade-off entre équité et efficience¹⁶ auquel font face les pouvoirs publics : si d'un point de vue éthique, il semble opportun d'inve stir prioritairement dans les régions pauvres, il peut être économiquement encore bien plus efficace d'investir ces ressources dans les régions riches aux taux de rendement social¹⁷ généralement supérieurs. Nous verrons si, dans la pratique, l'Union Européenne rencontre ce dilemme. Mais avant cela, nous allons confronter ces prédictions théoriques aux réalités de ces dernières décennies.

16 Signalons au passage que l'approche de Perroux (1958) atténue sensiblement ce dilemme entre équité et efficience puisque les investissement dans les pôles de croissance seraient alors destinés à accentuer, à terme, les effets de contagion profitables aux régions défavorisées environnantes.

Chapitre 2 : Evaluations empiriques des différents

schémas de convergence

Comme nous venons de le voir, la convergence économique est un concept clé dont la littérature théorique ne cesse de discuter. Que ce soit au niveau mondial ou dans le contexte européen, il faut bien admettre que l'enjeu est capital. Parce que c'est une condition sine qua non à sa prospérité et à sa stabilité, l'Union Européenne a fait de la réduction des disparités économiques une de ses priorités absolues¹⁸. Nous présenterons plus loin les outils dont elle s'est dotée pour réaliser ses ambitions. Nous tenterons alors de voir dans quelles mesures la politique régionale européenne a atteint ses objectifs de convergence. Mais avant cet examen, nous devons d'abord essayer de comprendre en profondeur les termes du débat et pour cela cerner précisément les concepts clés. Qu'entend-t-on exactement par convergence? Existe-t-il différents types de convergence économique régionale? Une fois le cadre méthodologique dessiné, nous observerons l'évolution du processus de convergence régionale en Europe ces dernières décennies. Ce n'est qu'ultérieurement que nous chercherons un éventuel lien entre l'évolution des disparités régionales et la politique régionale européenne.

A. La convergence : cadre méthodologique

"Il y a convergence lorsque la différence entre des séries ou leur dispersion se réduit dans le temps." (Fuss, 1999, p. 222)

Cette définition assez simple cache une réelle complexité. La littérature présente en effet de nombreux types de convergence économique. Il peut s'agir par exemple de convergence nominale d'indicateurs macroéconomiques, comme dans le cadre du Traité de Maastricht¹⁹. Pour notre part, nous nous intéresserons ici à la convergence réelle et plus précisément, à la réduction de disparités de bien-être entre régions ou entre pays au sein de l'Union Européenne.

Dans ce domaine particulier, il existe encore différents schémas de convergence²⁰ et quantité de techniques d'évaluations différentes²¹. Si certains auteurs proposent parfois des méthodes

19 Convergence des taux d'inflation, des taux d'intérêts, des déficits publics et des dettes publiques nationales.

21 Ex: tests de convergence en panel, tests de convergence en distribution, tests de convergence en séries chronologiques. Pour une revue de la littérature, voir Fuss (1999)

d'estimation très personnelles. En revanche, les tests de convergence en coupe transversale, tels qu'introduits par Baumol (1986), puis développés par Barro et Sala-i-Martin (1991, 1992), sont incontournables et de nombreux auteurs emploient ces méthodes pour leurs propres exercices empiriques.

Présenter, de façon synthétique et comparée, un nombre important de ce type d'estimations de convergence pour pouvoir en dégager certaines tendances nous a paru être le meilleur moyen de participer au débat. Vu la quantité et la diversité des travaux déjà menés dans le domaine, ainsi que le faible nombre d'analyses synthétiques, il nous a semblé utile de mener un tel travail pour l'essentiel des recherches réalisées sur ce qu'on appelle la ý-convergence, la f3- convergence absolue et conditionnelle. En effet, malgré les limites de ces techniques sur lesquelles nous reviendrons, ces trois grands types de convergence restent de loin, à l'heure actuelle, les méthodes d'estimation les plus répandues et donc les plus à même de permettre des analyses comparatives de leurs résultats.

Dans cette revue de la littérature, une comparaison crédible et pertinente des résultats des différents auteurs nécessite, dans la mesure du possible, l'emploi de termes et de variables homogènes. Ainsi, pour ce qui est du découpage géographique des régions, nous nous référons, comme la plupart des auteurs, à la Nomenclature des Unités Territoriales Statistiques (NUTS). Il s'agit du classement des différentes zones et régions administratives de l'Union Européenne en catégories relativement homogènes. L'ensemble du territoire est ainsi subdivisé en plusieurs niveaux. L'Europe des 15 compte 77 régions NUTS I, 206 régions NUTS II et 712 régions NUTS III. Pour la Belgique, le niveau NUTS I correspond aux trois régions, le niveau NUTS II aux 10 provinces et le niveau NUTS III aux 43 arrondissements. Soulignons tout de même que ces chiffres peuvent évoluer avec certaines réformes nationales comme le passage de 9 à 10 provinces en Belgique ou la scission de l'Irlande en deux régions NUTS II en vue de conserver une partie de son territoire éligible à l'Objectif 1²².

Enfin, les tests de convergence économique peuvent porter sur quantité de variables différentes : la productivité par travailleur (Boldrin & Canova, 2001), la valeur ajoutée brute par travailleur (Martin, 2001), le produit intérieur brut par travailleur (Paci & Pigliaru, 2001), la production par personne en âge de travailler (Lebre de Freitas, Pereira & Torres, 2003), le taux de chômage (Basile, de Nardis & Giradi, 2001), etc. Nous avons, pour notre part, retenu le Produit Intérieur Brut par habitant (PIB/hab.) comme variable de référence pour nos comparaisons. C'est incontestablement l'indicateur le plus couramment utilisé dans la

22 Nous avons développé ce dernier point dans notre rapport de stage (Defourny, 2004, p. 45.)

littérature, essentiellement en raison de sa disponibilité²³. Il n'est pourtant pas exempt de reproche et son interprétation exige une certaine prudence. Comme le font remarquer Houard et Marfouk (2000, p. 25) "le PIB doit être interprété comme une mesure de la production totale d'une région et non de son niveau de richesse ... il représente la somme des valeurs ajoutées produites par les unités de productions résidentes dans une région, sans prendre en considération la localisation (lieu de résidence) des facteurs de production."

Plus le niveau d'analyse sera détaillé et la nomenclature fine (ex : au niveau NUTS III), plus le biais généré par le choix du PIB par habitant comme indicateur du bien-être régional sera important. Comme le souligne Magrini (2003), cette remarque prend tout son sens dans le cas de régions métropolitaines où le lieu de résidence est souvent différent du lieu de travail. Le contexte belge est particulièrement parlant. En effet, plus de la moitié des travailleurs employés dans la région de Bruxelles-Capitale sont des "navetteurs" résidant en Wallonie et en Flandre. En préférant le PIB par habitant, nous observerons donc des écarts régionaux nettement plus importants que si nous avions choisi le revenu par tête.

B. La ý-convergence

La méthode la plus élémentaire et la plus intuitive pour estimer la convergence consiste à observer simplement l'évolution année après année de la dispersion de l'ensemble de l'observation en coupe transversale. Différents indicateurs de disparité régionale peuvent être utilisés pour de telles observations. Les plus fréquemment rencontrés dans la littérature sont le simple écart-type en coupe²⁴ et le coefficient de variation²⁵ (rapport de l'écart type au niveau de richesse moyen de l'échantillon à un moment donné). La simple observation de l'évolution de ces mesures de dispersion permet de conclure à la convergence ou à la divergence des niveaux de richesse régionaux. On parle donc de sigma (ý) convergence lorsque les indicateurs de disparité régionale manifestent une évolution décroissante au cours du temps.

D'un point de vue empirique, au sein de l'Union Européenne, la convergence doit absolument être considérée différemment au niveau régional et au niveau national car ce sont là deux réalités radicalement différentes. D'abord, il semble évident que les disparités de PIB/hab. seront nettement plus importantes entre 206 régions NUTS II qu'entre les quinze Etats membres. Par exemple, en 1996, le PIB par habitant du centre de Londres était près de cinq

23 Soulignons tout de même que certains auteurs comme Martin (2001) ou Armstrong (1995) qui préfèrent la valeur ajoutée brut par habitant comme indicateur de comparaison, arrivent globalement aux mêmes conclusions.

fois supérieur à celui de la région grecque d'Ipeiros. Au niveau des quinze pays membres, ce rapport n'était même pas de deux.

Si on regarde l'évolution de la a-convergence, la situation est également totalement différente entre le niveau régional et national. En effet, toutes les études qui se penchent sur la disparité des revenus entre les différents pays²⁶ européens observent un processus de a-convergence soutenu et pratiquement ininterrompu depuis la fin de la seconde guerre mondiale. C'est notamment le cas des travaux de Giannetti (2001), Capron (2000), Cappelen, Fagerberg & Verspagen (1999), Ederveen et al. (2002), Barry (2003). La seule irrégularité de cette tendance apparaît à la fin des années septante et au début des années quatre-vingt où la a-convergence connaît une brutale interruption. En dehors de cette décennie particulière, on assiste entre pays à un processus de a-convergence incontestable. L'absence de débat à ce niveau de nomenclature est attribuable d'une part à la puissance du processus de a-convergence et d'autre part à la complétude des données et à la petite taille de l'échantillon observé. Ces deux derniers aspects laissent finalement peu de place à d'éventuelles erreurs statistiques.

En revanche, les études qui se sont penchées sur la a-convergence entre régions n'arrivent pas toutes aux mêmes conclusions. A ce niveau de découpage spatial, les échantillons sont vastes et les bases de données parfois lacunaires. Dans le Graphique 1, nous présentons sept études²⁷ observant l'évolution des disparités de PIB/hab. entre régions sur la fin du vingtième siècle. Les auteurs utilisant tantôt le simple écart-type tantôt le coefficient de variation²⁸, le niveau des différentes courbes ne nous apporte aucune information. Par contre, l'évolution de ces courbes est très instructive. Malgré des tailles d'échantillons très variables (de 88 à 171 régions), on observe que la plupart des études trouvent des évolutions fort comparables. En effet, la majorité de ces études reconnaissent un processus de a-convergence si faible qu'on peut à peine conclure à une convergence effective.

Sala-i-Martin (1996) avait pourtant enregistré de fortes réductions de disparité depuis 1950. Mais cette tendance a été brisée par une phase de stagnation entre 1975 et 1985. Neven & Gouyette (1995) ainsi que Capron (2000) identifient un timide redémarrage de la convergence

26 Se basant sur une observation de 9 ou 12 pays de l'Union mais sans tenir compte des élargissements ultérieurs qui biaiseraient l'estimation.

27 Les échantillons observés sont composés de régions NUTS II voire de quelques régions NUTS I, le cas échéant, pour compléter les données indisponibles au niveau NUTS II.

28 Contrairement à l'écart-type, le coefficient de variation s'interprète comme un pourcentage.

en 1984. Mauresth (2001), pour sa part, situe la reprise en 1986. Dans tous les cas de figure, la modestie de la ý-convergence régionale est incontestable.

Graphique 1 : Evolution de la disparité du PIB/ hab. au niveau régional de 1980 à 1998

À notre connaissance, Fuss (1999) est une des seules à présenter des résultats nettement différents. En effet, non seulement elle rejette radicalement l'hypothèse de ý-convergence pour la période 80-92, mais la croissance de la courbe traduirait même un important phénomène de divergence régionale. Ne pouvant expliquer cette exception, nous nous rallierons à la majorité, d'autant plus que d'autres auteurs accréditent la thèse d'une ýconvergence très timide au niveau régional, sans que nous ayons pu les intégrer dans notre graphique faute de données annuelles suffisantes. C'est le cas notamment de Cappelen et al. (1999 et 2003), de Boldrin et Canova (2001), de Cour et Nayman (1999) ou encore de Ederveen et al. (2002) dont les travaux confirment cette très légère tendance à la réduction des disparités. Toujours dans le même sens, la Commission Européenne (2003b) a enregistré, au cours des années nonante, une réduction des disparités de 1,7% au niveau régional²⁹ contre 12% au niveau des quinze Etats membres.

Ces importantes différences de vitesse de résorption des inégalités aux niveaux national et régional ne laissent pas d'interpeller. Une piste que nous pouvons brièvement explorer à ce stade-ci consiste à se pencher sur l'évolution des disparités entre régions au sein d'un même

29 Lorsqu'on exclut les Länder "Est-allemands" de l'observation, cette timide convergence régionale se transforme en divergence à raison de 7, 9% en dix ans.

pays. En effet, si la diminution des disparités inter-pays est manifeste, la convergence intrapays serait beaucoup plus incertaine. Malheureusement, selon les auteurs, l'évaluation des disparités entre régions d'un même pays donne des résultats contradictoires. Ederveen et al. (2002), notamment, se sont penchés sur une douzaine de pays³⁰ pour finalement trouver des résultats "internes" très mitigés. La France, le Royaume-Uni, l'Italie et la Suède ne présentent pas de ý-convergence quand les autres Etats membres montrent des signes, parfois fébriles, de réductions des disparités régionales internes. En revanche, selon Barry (2003) c'est en Grèce et en Espagne que les disparités régionales se sont le plus renforcées depuis le début des années quatre-vingt.

Ces résultats ne concordent pas tout à fait avec les affirmations de Capron (2000) pour lequel c'est principalement au sein des pays retardataires qu'un nombre restreint de régions joueraient le rôle de locomotives pour doper les résultats nationaux. D'après lui, les disparités internes des pays, dits de la Cohésion³¹ (Espagne, Portugal, Grèce et Irlande) ne font que s'aggraver. Enfin selon les chiffres de la Commission (2003 b), les disparités régionales internes se sont renforcées dans pratiquement tous les pays au cours des années nonante. L'Allemagne, la France et l'Autriche seraient les seuls à faire exception (voir Annexe 1).

Nous n'avons, bien entendu, pas relevé ici toutes les divergences de la littérature à propos de la ý-convergence intra pays. Une chose semble cependant certaine : toutes les régions sont loin de profiter équitablement de la convergence observée entre pays. Mais est-ce là une surprise? Si cette tendance devait se confirmer par la suite, nous devrions pouvoir en tirer quelques conclusions intéressantes.

C. La ?-convergence

Une autre façon d'estimer la convergence est de chercher une relation, sur un ensemble de régions ou de pays, entre le taux de croissance actuel et leur niveau de richesse initial respectif. Une relation négative signifiera que plus un pays est "en retard au départ", plus son taux de croissance sera élevé et vice versa. En d'autres mots, une relation négative entre le taux de croissance et le niveau de développement initial indique que les pays pauvres manifestent des signes de rattrapage économique.

30 Ederveen et al. (2002, p. 30.) Les observations portaient sur des périodes variables entre 1977 et 1996. En outre, l'Irlande, le Danemark et le Luxembourg n'ont pas été étudiés car ces pays sont considérés comme étant constitués d'une seule région.

31 Le terme "cohésion" fait référence aux Fonds de Cohésion dont bénéficient ces quatre pays à cause de leur niveau de revenu par tête particulièrement bas durant l'essentiel de la période d'après-guerre.

Cette relation négative, qu'on a coutume d'appeler "f3-convergence", est étroitement liée au modèle de croissance néoclassique de Solow (1956) présenté au premier chapitre. Pour rappel, en présence de rendements d'échelle constants et de rendements décroissants du capital, Solow prédit un taux de croissance économique positivement corrélé à la distance qui sépare une région de son niveau stationnaire. En d'autres termes, chaque région croît d'autant plus vite qu'elle est initialement retardataire. Mais au sein même de ce concept de f3- convergence, il nous faut encore distinguer la convergence absolue (ou inconditionnelle) de la convergence conditionnelle dont nous allons parler successivement dans un instant.

Comme pour la a-convergence, il nous a semblé plus opportun de tenter une revue de la littérature pour dégager les grandes tendances et en tirer les principaux enseignements plutôt que de conduire nous-même une régression originale dont la portée et la pertinence risquaient d'être fort limitées. Après un dépouillement approfondi de la littérature existante, nous pensons pouvoir présenter ici la grande majorité des études empiriques utilisant ces techniques.

1. La ?-convergence absolue (inconditionnelle)

Dans le modèle de croissance néoclassique de Solow, des économies considérées comme structurellement identiques, ayant le même accès à la technologie, un taux d'investissement et un taux de croissance de la population active identiques, évolueront à long terme vers un seul état stationnaire commun. L'hypothèse de convergence devrait alors se vérifier : les pays pauvres devraient bénéficier d'une croissance économique moyenne supérieure à celle des pays riches. La f3-convergence absolue décrit ce comportement de retour à une moyenne unique.

Il y aura donc f3-convergence absolue entre une année initiale t-n et une année t, lorsque l'on obtient un paramètre f3 significativement négatif pour la régression du taux de croissance du PIB par tête d'un ensemble de i régions sur leur niveau initial de richesse par habitant

On conclura à une convergence d'autant plus rapide, vers un même niveau de revenu, que le paramètre f3 sera significativement négatif. représente le terme d'erreur et intègre les chocs

Il faut cependant se garder de confondre le paramètre f3 et la vitesse de convergence proprement dite. Certains articles emploient parfois abusivement le terme de taux (ou vitesse) de convergence pour désigner le paramètre f3³². Nous tâcherons d'éviter cette confusion car s'il existe évidemment une importante corrélation entre les deux concepts, l'équation (1) n'est qu'une version simplifiée de l'équation généralement utilisée pour mesurer la vitesse de convergence³³. Cette dernière, dérivée de l'équation (1), peut être calculée pour une période n par :

où b est la vitesse (ou taux ) de convergence annuelle. En sens inverse, on peut évidemment très facilement retrouver le paramètre f3 : (1e^-bn ) / n

Soulignons enfin que la f3-convergence absolue estimée peut être tout à fait différente des résultats obtenus en observant l'évolution des disparités régionales au cours du temps (a-convergence). La f3-convergence est en effet une condition nécessaire de la a-convergence, mais l'inverse n'est pas vrai. Quah (1993), Hénin & Le Pen (1995) ont démontré que la présence de chocs aléatoires (intégré dans l'équation par le terme d'erreur ) propres à

chaque région peut limiter la réduction de la dispersion (a-convergence) sans pour autant affecter le processus de retour à une moyenne (f3-convergence). Par conséquent, il est tout à fait possible de rencontrer de la f3-convergence sans qu'il y ait pour autant a-convergence.

1.1. Les études empiriques de la ?-convergence absolue (inconditionnelle)

Comme nous l'avons fait pour la a-convergence, il faut considérer différemment le niveau national du niveau régional. Une nouvelle fois, comme le montrent Esteban (1994), Martin (1999b) ou encore Dall'erba & Hewings (2003), la convergence entre pays apparaît incontestable. La f3-convergence absolue est unanimement acceptée entre les Etats membres.

32 Voir par exemple Dall'erba & Le Gallo (2003, p. 9); Herz (2002) ou encore Ederveen, Gorter, de Mooi & Nahuis (2002, p. 55)

Les études les plus pessimistes trouvent un taux de convergence annuel de 2% par an³⁴. Les plus optimistes comme Solanes & Dolores (2001) vont jusqu'à 8,6% par an, ce qui paraît tout de même assez surprenant.

Autre indicateur de cette convergence inter-pays, de 1960 à 2000, le PIB/hab. de l'Espagne est ainsi passé de 59% de la moyenne européenne³⁵ à 82%. Celui du Portugal et de la Grèce est passé de près de 40 à 70% de la moyenne et le "miracle irlandais" n'est plus à présenter³⁶. Depuis la fin des années quatre-vingt, ce rattrapage n'a cessé de se confirmer (voir Annexe 2). Entre 1994 et 2001, la croissance annuelle du PIB par habitant des quatre pays de la cohésion³⁷ a dépassé de 1% par an la moyenne de l'Union. Bien que le dernier élargissement représente un nouveau défi en termes de convergence inter-pays, nous ne nous attarderons pas plus longtemps à ce niveau de nomenclature où le débat à propos des dernières décennies demeure relativement limité. Nous retiendrons donc simplement pour la suite, la puissance du processus de convergence entre les Etats membres.

C'est au niveau régional que les différents travaux divergent davantage, du moins à première vue. Pour synthétiser le débat, nous avons rassemblé les résultats d'une petite cinquantaine d'observations de 3-convergence absolue en Europe. Une comparaison immédiate de ces résultats n'aurait eu que peu de sens étant donné la diversité des échantillons observés tant au niveau de leur taille qu'au niveau de la nomenclature utilisée. On trouve en effet des échantillons de toute taille et de toute composition allant de moins de 70 régions NUTS I³⁸à plus de 700 régions NUTS III³⁹ en passant par des échantillons "reconstruits" pour lesquels les auteurs ont choisi de sélectionner des régions de différents niveaux de nomenclature.

Comme l'a démontré Capron (2000), même en se cantonnant au cadre strict et restrictif de la 3-convergence absolue du PIB par habitant au niveau régional, le choix de la nomenclature a un impact décisif sur les résultats obtenus. Non seulement il obtient des vitesses de convergence différentes pour les différents types de régions, mais en plus, elles ne suivent pas nécessairement la même évolution. Certains auteurs reconnus comme Maurseth (2001) et Martin (2001) semblent pourtant négliger cet aspect du problème et proposent des comparaisons qui nous semblent un peu hasardeuses.

37 Pour rappel, les "pays de la cohésion" sont l'Irlande, le Portugal, la Grèce et l'Espagne.

Ne voulant comparer que ce qui est comparable, nous avons choisi de limiter notre comparaison aux deux types d'échantillons régionaux les plus observés. La plus grande famille de régressions porte sur des échantillons n'intégrant que des régions de niveau NUTS II. Les critères d'éligibilité à l'Objectif 1 portent exclusivement sur ce niveau régional⁴⁰, ce qui explique sans doute l'intérêt des économistes pour cette classe de régions. Nous verrons par la suite que certains auteurs justifient un mélange de régions de type NUTS I et NUTS II pour une analyse plus pertinente.

Dans le Tableau 1, nous avons compilé une dizaine de ces tests de f3-convergence absolue au niveau NUTS II. De même que pour les tableaux qui suivront, plusieurs estimations peuvent provenir d'une même étude, mais les différences d'échantillons et de périodes observées nous imposent de les présenter séparément. Les deux premières colonnes présentent les caractéristiques de l'estimation : les auteurs de l'étude dont elle est issue et l'année de publication.

Malgré la sélection que nous venons d'effectuer en termes de nomenclature, d'importantes différences de taille d'échantillon subsistent. Cela s'explique surtout par l'imparfaite disponibilité des données. Ce problème se pose par exemple pour certaines régions grecques et pour plusieurs Territoires d'Outre-Mer français dont les données régionales sont souvent incomplètes. Cette carence de données semble d'ailleurs assez systématiquement corrélée au retard de développement qu'accuse une région⁴¹.

D'autre part, certains auteurs choisissent arbitrairement de laisser de côté l'une ou l'autre région pour son évolution exceptionnelle relativement à l'ensemble de l'échantillon. La région de Groningen est par exemple exclue de l'échantillon par la plupart des auteurs, car, centre de l'industrie pétrolière néerlandaise, elle a connu un déclin très particulier et assez artificiel durant les années 80. L'Irlande, pour ses performances économiques hors du commun au cours de ces deux dernières décennies, est aussi régulièrement sortie de l'échantillon. On peut penser que la pertinence d'une étude est proportionnelle à la complétude de son échantillon. Mais dans le contexte européen, les disparités économiques entre régions sont telles qu'il nous

40 La nomenclature NUTS II est utilisée pour observer l'éligibilité à l'Objectif 1. Cela signifie que deux tiers des Fonds Structurels ciblent ce type de région. Les autres types d'objectifs s'adressent quant à eux à des régions de niveau NUTS III.

paraît raisonnable d'exclure les régions les plus originales si l'objectif est de tirer quelques conclusions fiables pour la majorité des entités.

Enfin, la longueur de la période étudiée varie également d'une étude à l'autre, ce qui complique sérieusement l'observation de l'évolution de la vitesse de convergence au cours du temps. Nous avons arbitrairement choisi de classer ces estimations dans l'ordre croissant de l'année médiane de leur période respective. Cela nous a semblé être le moins mauvais critère de classement chronologique. Nous sommes parfaitement conscient des limites d'une telle opération mais l'objectif n'est ici que de dégager un "trend".

Tableau 1 : â-Convergence Absolue du PIB/ hab. au niveau NUTS II

Auteurs	Public ation	Période observée	Nbre de régions NUTS II	Nbre de pays	Paramètre _?42	Vitesse de converg. (en %)	Significativité
Neven & Gouyette	1995	1980-1985	142	12	-0,0025	0,25	NS
Neven & Gouyette	1995	1980-1985	110	12	/	<0	NS
Neven & Gouyette	1995	1980-1989	142	12	-0,0051	0,53	***
Neven & Gouyette	1995	1980-1989	110	12	-0,0045	0,46	**
Fuss	1999	1980-1992	144	12	-0,0076	0,79	NS
Neven & Gouyette	1995	1985-1989	142	12	-0,0075	0,77	***
Neven & Gouyette	1995	1985-1989	110	12	-0,0179	1,86	***
Ederveen & Gorter	2002	1984-1996	160	12	-0,018	2,02	Non précisé
Capron	2000	1985-1996	170	12	-0,017	1,88	***
Marques & Soukiazis	1998	1987-1995	175	12	-0,0139	1,47	***
Capron	2000	1991-1996	170	12	-0,028	3,01	***
* = significatif à 5%, =significatif à 10%, *=significatif à 15% et NS=non significatif au seuil de 15%

Dans leurs travaux, les auteurs fournissent la valeur estimée du paramètre f3 ou du taux (ou vitesse) de convergence qui en découle. A l'aide des formules (1) et (2), nous avons calculé les valeurs manquantes de manière à pouvoir conduire une comparaison. La significativité quant à elle, lorsqu'elle est donnée, porte bien entendu sur le(s) résultat(s) original(ux) de l'auteur, coloré(s) dans le tableau⁴³.

Le relatif ordre chronologique dans lequel nous avons classé les estimations du Tableau 1 nous permet d'observer une augmentation notable du taux de convergence depuis la seconde moitié des années quatre-vingt. Cette tendance⁴⁴ apparaît encore plus nettement sur le

42 Le nombre de décimales, dans les cases colorées, dépend des données fournies par l'auteur.

43 En rouge: les estimations significatives au seuil de 15%. En rose: les estimations non significatives au seuil de 15% ou dont la significativité n'a pas été précisée.

44 Sur le Graphique 2, la courbe de tendance polynomiale d'ordre deux, calculée par Excel apparaît en pointillés. Ce type de tendance, est généralement utilisé pour représenter des fluctuations de données. L'ordre de la courbe

Graphique 2 où nous avons aligné les différents taux de convergence estimés du Tableau 1. On voit notamment que le retrait des résultats non significatifs au seuil de dix pour cent (en rose sur le graphique) ne modifie pas cette conclusion et que la tendance à la hausse se maintient. Selon Capron (2000), le lancement de la nouvelle politique régionale européenne en 1989 n'est certainement pas étranger à cette amélioration de la convergence. Pour notre part, il est encore trop tôt pour suggérer un quelconque lien de cause à effet.

Graphique 2 : Evolution de la â-convergence absolue du PIB/ hab. au niveau NUTS II

Etudes classées chronologiquement en fonction l'année médiane de la période observée

L'observation du Graphique 2 nous conduit à formuler plusieurs remarques importantes :

- Il faut, avant toute chose, relativiser cette amélioration du taux de convergence des régions du niveau NUTS II, aussi significative puisse-t-elle apparaître. Elle reste en effet très modeste comparée à ce que la plupart des études évaluent au niveau national. La modestie de la convergence régionale combinée à la puissance du processus au niveau national nous amène à penser, comme pour la ý-convergence, que la convergence intrapays n'est pas vérifiée pour tous les Etats. Ederveen et al. (2002) et Barry (2003) ont largement montré ce phénomène de divergence interne que manifestent certains pays. Signalons au passage que la Commission Européenne reconnaît ce phénomène qu'elle appelle "le paradoxe de la convergence divergente"⁴⁵. Si cette tendance devait se confirmer par la suite, cela accréditerait les prévisions des théories plus "pessimistes" présentées au premier chapitre. Nous y reviendrons en détails plus tard.

(minimum 2) peut être déterminé par le nombre de courbures de la courbe. Nous l'avons fait apparaître sur nos différents graphiques à titre indicatif pour souligner l'évolution de long terme de la vitesse de convergence. 45 Commission Européenne (2003)

- Suivant nos critères de sélection, il ne nous a été possible que de présenter des études se penchant sur les années quatre-vingt et nonante. Or, il est nécessaire de replacer cette évolution récente dans son contexte historique. S'il apparaît sur notre graphique que la vitesse de convergence régionale était extrêmement faible au début des années 80, il n'en a pas été de même au cours des décennies précédentes. Armstrong (1995) trouve une vitesse de convergence absolue au niveau NUTS II de 0,2% pour la période courant de 1981 à 1993 alors qu'elle était de 2,7% dans les années soixante et de 1,8% dans les années septante. Pour Button et Pentecost (1999), ce taux de convergence était de 1% de 1975 à 1985 pour 0,6% de 1980 à 1990. Ces évolutions antérieures suggèrent que le graphique pourrait prendre une forme convexe pour l'ensemble de la seconde moitié du vingtième siècle. Nous verrons si cette intuition est confirmée par la suite.

- Suite aux vagues successives d'élargissement, les disparités régionales au sein de l'Union Européenne n'ont cessé de s'accentuer. Du fait que les différents échantillons ne suivent pas exactement l'évolution de la construction européenne, la convergence ici étudiée ne reflète qu'imparfaitement l'impact de ces vagues d'élargissement successives. Pour donner une idée de cette problématique, 50 des 211 régions (NUTS II) de l'Union (à 15 pays) avaient en 2003 un revenu par habitant inférieur à 75% de la moyenne. Cette hétérogénéité de niveaux de richesse s'est encore considérablement accentuée avec le tout récent élargissement à l'Est, puisque tous les nouveaux membres ont un niveau de revenu par habitant inférieur à ce seuil.

- Enfin, en nous limitant au niveau NUTS II, nous avons contenu le débat dans des limites raisonnables. En se penchant sur les autres niveaux de désagrégation spatiale, les différences de résultats sont encore bien plus marquées. Par exemple, au niveau NUTS I, Barro et Sala-i-Martin (1995) et Capron (2000) arrivent à des résultats tout à fait contradictoires : le second rejette l'hypothèse de f3-convergence absolue quand les premiers voient sur la même période une convergence très significative. Le même type de débat est également présent au niveau NUTS III avec peut-être davantage encore de divergences dues à l'ampleur et à la variété des échantillons.

Le faible nombre de travaux portant sur le niveau NUTS II rend nos observations relativement vulnérables. Pour renforcer nos intuitions, il nous faut rassembler davantage d'études. L'observation d'échantillons mixtes nous permettra peut-être de confirmer la tendance observée pour les régions NUTS II.

1.3. La ?-convergence absolue au niveau NUTS I et NUTS II : les échantilons reconstruits

Plutôt que d'étudier la convergence à un seul niveau de nomenclature comme nous venons de le faire au niveau NUTS II, certains auteurs préconisent des échantillons "reconstruits" composés de régions de différentes catégories. Les régions d'un même niveau NUTS sont en effet loin d'être homogènes. Par exemple, les plus petites régions NUTS II ne dépassent pas 25000 habitants alors que les plus grandes en comptent près de 10 millions⁴⁶. "La Nomenclature des Unités Territoriales Statistiques est une classification caractérisée par une profonde hétérogénéité à tous les niveaux, résultat de l'unification de systèmes régionaux déjà existant au sein des Etats membres européens." (Magrini, 2003, p. 29) Certaines régions d'une catégorie particulière sont, dès lors, parfois plus proches à bien des égards du niveau supérieur ou inférieur. Ces différences de tailles, de population et de richesse sont considérables, ce qui nuit à la comparabilité et à l'estimation d'une éventuelle convergence. Par souci d'intégrer les cas extrêmes dans l'analyse sans pour autant sacrifier sa pertinence, certains auteurs ont reconstruit des échantillons mixtes intégrant des régions de différents niveaux de nomenclature (surtout NUTSI et II), en fonction de leur comparabilité et de leur degré d'autonomie.

L'emploi d'échantillons "reconstruits" peut également constituer une bonne réponse au problème de disponibilité des données lorsque la nomenclature de référence d'un pays ne correspond pas à la nomenclature NUTS. C'est notamment le cas pour le Royaume-Uni où le niveau NUTS II n'est pratiquement pas employé par les autorités nationales. Cela justifie la préférence de beaucoup d'auteurs pour le niveau NUTS I lorsqu'il s'agit d'observer les régions britanniques.

Suivant la même méthode de classement et de présentation que précédemment, nous avons rassemblé dans le Tableau 2 une série d'estimations réalisées sur base de ce type d'échantillons "reconstruits".

46 La taille moyenne des régions NUTS II tourne autour de 1,25 million d'habitants par région.

Tableau 2 : â-convergence absolue du PIB/hab. aux niveaux NUTS II et NUTS I selon la comparabilité des régions

Auteurs	Public ation	Période observée	Nbre de régions NUTS I et II	Nbre de pays	Paramètre ?	Vitesse de converg. (en %)	Significativité
Fagerberg & Verspagen	1996	1950-1970	68	6	-0,029	4,33	***
Fagerberg & Verspagen	1996	1970-1990	68	6	-0,018	2,23	***
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1975-1985	119	12	-0,0012	0,12	NS
Cuadrado-Roura, Mancha-Navarro & Garrido-Yserte	2000	1977-1986	109	12	-0,0173	1,88	***
Cuadrado-Roura, Mancha-Navarro & Garrido-Yserte	2000	1977-1994	109	12	-0,0174	2,06	***
Martin	1998	1978-1992	104	12	-0,016	1,81	***
Paci	1997	1980-1990	109	12	-0,004	0,4	***
Fagerberg & Verspagen	1996	1980-1990	67	6	-0,006	0,62	NS
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1975-1998	119	12	-0,0026	0,27	**
Mauresth	2001	1980-1994	143	11	-0,01	1,07	***
Mauresth	2001	1980-1994	88	11	-0,01	1,07	***
Baumont, Ertur & Le Gallo	2002	1980-1995	135	11	-0,00797	0,85	**
Cuadrado-Roura, Mancha-Navarro & Garrido-Yserte	2000	1986-1994	109	12	-0,009	0,96	*
Fayolle & Lecuyer	2000	1986-1996	119	12	-0,023	2,61	***
Fayolle & Lecuyer	2000	1986-1996	131	12	-0,023	2,61	***
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1985-1998	119	12	-0,0047	0,48	**
Solanes & María-Dolores	2002	1989-1996	126	12	-0,025	2,74	***
Dall'Erba & Le Gallo	2003	1989-1999	145	12	-0,018	1,98	***
* =significatif à 5%, =significatif à 10%, *= significatif à 15% et NS= non significatif au seuil de 15%

Dans le Graphique 3, nous présentons l'ensemble des vitesses de convergence du Tableau 2 en négligeant les résultats non significatifs au seuil de quinze pour cent (en rose). Au-delà de la diversité des résultats, la tendance dominante, bien que moins marquée, reste cohérente avec l'évolution que nous avions trouvée pour les échantillons de niveau NUTS II. En effet, elle semble prendre une forme convexe en "U" lorsque les observations remontent jusqu'aux années cinquante. La f3-convergence absolue atteint le creux de la vague à la fin des années septante ou peu après, pour connaître ensuite une certaine amélioration mais sans toutefois retrouver le niveau des Trente Glorieuses.

Seul bémol à nos observations, Basile, de Nardis et Girardi (2001) trouvent une vitesse de convergence étrangement faible et pourtant significative pour leur dernier test couvrant la période 1985-1998. Sans prétendre que c'est la seule explication, le recours à une base de données différente joue certainement un rôle. En effet; alors que la plupart des auteurs

emploient la base de données régionales harmonisées (REGIO) de Eurostat⁴⁷, Basile, de Nardis et Girardi (2001) sont les seuls auteurs de notre tableau à avoir employé des données issues de Cambridge Econometrics Data.

Graphique 3 : Evolution de la â-convergence absolue du PIB/ hab. au niveau NUTS I et II (échantiions reconstru its)

Etudes classées chronologiquement en fonction de l'année médiane de la période observée

Au-delà de toutes ces nuances, il nous semble que l'on peut résumer les principaux résultats examinés pour la f3-convergence absolue de la manière suivante. Barro et Sala-i-Martin (1991 et 1995) ainsi que Armstrong (1995) ont montré que la f3-convergence absolue entre régions européennes semble avoir connu son apogée pendant les années soixante et au début des années septante. C'est ce que Barry (2003) appelle the European Golden Age. La vitesse de convergence régionale a ensuite décru pour connaître son plus bas niveau entre 1975 et 1985. Comme nous l'avons montré sur le Graphique 2, elle s'est finalement redressée vers la fin des années quatre-vingt pour progressivement retrouver un niveau supérieur durant les années nonante. Nous apprécierons plus tard le rôle éventuellement joué par la politique régionale européenne dans ce rétablissement.

Néanmoins, la convergence régionale en Europe apparaît nettement moins importante que la convergence entre Etats membres surtout en raison d'importantes différences de performances entre régions. Cette différence de vitesse de convergence entre le niveau régional et national nous amène à penser que la convergence intra-pays n'est pas vérifiée pour tous les Etats. Le rattrapage significatif des pays pauvres pourrait n'être le résultat que d'un

47 Voir par exemple Neven & Gouyette (1995), Mauresth (2001), Fagerberg & Verspagen (1996), Baumont, Ertur & Le Gallo (2002) ou Dall'Erba & Le Gallo (2003)

petit nombre de régions à la croissance particulièrement élevée. L'hypothèse de "convergence divergente" que nous avions évoquée pour la a-convergence semble sérieusement se préciser. Nous chercherons par ailleurs d'autres signes de cette évolution paradoxale.

Après la a-convergence et la f3-convergence absolue, voici un troisième grand schéma de convergence rencontré dans la littérature. La f3-convergence conditionnelle, très proche de la f3-convergence absolue, vient un peu en complément de celle-ci pour affiner l'analyse et répondre à certaines critiques.

Les limites de la f3-convergence absolue proviennent principalement de l'absence de prise en compte de l'éventuelle hétérogénéité structurelle des économies. La f3-convergence absolue se contente en effet d'observer l'évolution de variables par rapport à un seul état stationnaire supposé commun à toutes les régions. Rappelons que dans le modèle néoclassique, des économies distinctes ne partageront le même état stationnaire que si elles sont identiques d'un point de vue technologique et qu'elles ont les mêmes préférences⁴⁸. Cette hypothèse apparaît évidemment bien peu réaliste. Comme le fait remarquer Jones : "Les écarts de niveau de revenu au plan mondial s'expliquent en grande partie par la divergence des états réguliers⁴⁹... comme tous les pays n'ont pas un niveau technologique, un taux d'investissement et un taux de croissance de la population active identiques, il est normal qu 'ils ne convergent pas tous vers le même état régulier" (Jones, 1999, p. 68).

Au vu des différences structurelles importantes entre les régions européennes (en matières d'institutions, de systèmes éducatifs, de niveaux technologiques, de préférences...), il est plus que probable que les états stationnaires ne soient pas identiques. Comme le fait remarquer De la Fuente : "Même dans des modèles oil les forces de convergences l'emportent, les niveaux de revenu de long terme peuvent varier entre diffé rents territoires, reflétant des différences sousjacentes de fondamentaux." (De la Fuente, 2000, p. 32). Les études empiriques vont généralement dans ce sens en montrant que des variables structurelles, autres que le revenu initial, entrent significativement dans la régression de f3-convergence. "Chaque région tend

48 Ce qu'on entend ici par préférences, ce sont principalement le taux d'investissement et le taux de croissance de la population active.

vers un "état stationnaire" qui lui est propre et qui traduit la pérennité de traits caractéristiques de la région" (Fayolle et Lecuyer, 2000, p. 187).

Lorsque le modèle estimé intègre ces variables structurelles ou des variables binaires capables de capter des phénomènes spécifiques à chaque région ou à chaque pays, on parle alors de f3- convergence conditionnelle. Cela revient à supposer des états stationnaires multiples. Les régions en question ne convergeront dès lors vers un même état stationnaire que si elles sont structurellement "identiques". Le paramètre f3 traduit désormais l'intensité d'un processus de convergence vers des états stationnaires dont le niveau et les caractéristiques sont déterminés par les valeurs actuelles de variables "conditionnantes". La convergence observée ne traduira donc plus nécessairement une diminution des disparités de l'ensemble de l'échantillon. La version conditionnelle de l'équation (1) donne cette fois :

où est l'ensemble des variables structurelles explicatives du niveau de convergence atteint

l'ensemble des caractéristiques d'un territoire qui ont un effet permanent sur son taux de croissance. Nous verrons lors de la présentation des études empiriques que dans la pratique, les auteurs doivent se contenter de quelques variables qu'ils estiment primordiales. La carence de données et la complexité des économies ne permettent évidemment pas d'être exhaustif et d'inclure dans la régression tous les facteurs déterminant le taux de croissance.

Comme le suggèrent Solanes et María-Dolores (2001), il est possible conceptuellement de réconcilier une convergence conditionnelle, rapide, vers des états stationnaires multiples et une convergence absolue, plus lente, vers un état stationnaire unique en acceptant que les différences entre états stationnaires spécifiques s'atténuent avec le temps. Si, selon Galor (2000), une telle hypothèse est difficilement soutenable au niveau mondial, en revanche, De la Fuente (2000a) pense que ces variables "conditionnantes" convergent elles-mêmes avec le temps entre régions européennes. Ainsi, la f3-convergence absolue des revenus européens dans le long terme peut refléter une réduction progressive de ces disparités régionales sousjacentes.

50 De la même manière que pour la convergence absolue, la vitesse de convergence peut aisément être calculée à l'aide de l'équation (2).

2.2. Les études empiriques de la ?-convergence conditionnelle

Comme nous venons de le montrer, le contexte européen semble imposer une approche en termes conditionnelle pour compléter les estimations de convergence absolue. L'hétérogénéité des régions et de leurs économies ne peut être passée sous silence lorsque l'on évalue la vitesse de convergence. De très nombreux auteurs ont donc estimé nécessaire d'intégrer dans la régression de f3-convergence, soit des variables dummy d'appartenance nationale (country dummy variables) pour tenir compte des différences d'états stationnaires entre pays, soit d'autres variables plus fines restituant les différences de structures entre les régions.

Dans notre exercice de revue de la littérature, comme pour la f3-convergence absolue, nous avons été confronté à certaines difficultés liées aux différences d'échantillon, de nomenclature et de période observée. A cela est venue s'ajouter une nouvelle source d'hétérogénéité : les variables structurelles que chaque auteur choisit d'introduire dans la régression. En effet, des variables complémentaires relativement raffinées peuvent être intégrées dans l'équation. Comme le fait remarquer Martin (1998), cela revient à se poser la question : "Quel aurait été le processus de convergence si les différences régionales que ces variables reflètent avaient été éliminées?" Voici une liste non exhaustive de variables que des auteurs ont estimées "conditionnantes" ou alors pour lesquelles ils ont cherché l'impact sur la convergence :

- les infrastructures physiques, la densité de population, la structure industrielle et le

chômage de long terme (Cappelen, Castellacci, Fagerberg & Verspagen, 2003) - la technologie et le niveau de qualification de la main d'oeuvre (Herz, 2002)

- les dépenses en Recherche et Développement, la structure de l'économie et du chômage,

- les dépenses en Recherche et Développement et la situation géographique par rapport au centre de l'Europe (Carmen Guísan, Teresa Cancelo & Rosario Díaz, 1998)

- l'importance des secteurs agricole et industriel, l'infrastructure, le chômage, la densité de population et les investissements en R&D (Cappelen, Fagerberg & Verspagen, 1999) - le tourisme (Tondl, 1999)

- la densité de population, la productivité par travailleur, la structure productive, la formation du capital humain et les dépenses en R&D (Cuardrado-Roura, Mancha-Navarro & Garrido-Yserte, 2000)

- la part de l'emploi total consacré à l'agriculture (Button & Pentecost, 1995)

- la part de l'agriculture dans la valeur ajoutée nationale, la productivité relative, la

proportion de l'emploi consacré au secteur des services et de l'industrie (Giannetti, 2001)

- les infrastructures publiques de transport, de télécommunication, d'énergie et d'éducation

Le nombre et la complexité des variables "conditionnantes" intégrées dans l'estimation rendent une comparaison immédiate des estimations impossible. Chaque auteur motive son propre choix et trouve nécessairement des résultats considérablement différents des autres. Face à cette diversité, nous avons, une nouvelle fois, eu à faire un tri pour tenter de parvenir à une comparaison pertinente.

Nous avons choisi de ne présenter que des tests de f3-convergence conditionnelle intégrant des country dummy variables dans leur régression. De nombreux auteurs procèdent de cette façon, ce qui nous permettra de comparer les résultats entre eux.

La convergence ainsi appréhendée est en fait une forme de convergence conditionnelle minimale autorisant un "ensemble d'effets" spécifiques à chaque pays, mais dont nous ne savons rien de plus. Autrement dit, c'est une façon d'intégrer dans la régression les forces propres à chaque pays qui agissent sur la croissance régionale indépendamment du processus "spontané" de rattrapage néoclassique. Pour Cuadrado-Roura, Mancha-Navarro & GarridoYserte (2000), cette variable dummy pour chaque pays constitue une "boîte noire" contenant les fixed effects positifs ou négatifs, propres à chaque nation. Le contenu de cette boîte noire ne pourra être décodé que par des études plus approfondies.

Dans l'ignorance, les régions au sein d'un même pays sont supposées identiques en termes d'institutions, de technologies et de préférences. L'introduction de country dummy variables revient implicitement à supposer que, si le temps court à l'infini, les différentes régions d'un pays convergeront vers un seul état stationnaire propre à ce pays. Comme le dit Capron (2000), la f3-convergence absolue permet d'apprécier les effets inter-pays et intra-pays combinés alors que l'introduction de country dummy variables dans la régression permet de cerner l'effet intra-pays indépendamment du reste.

Dans la pratique, un ensemble de variables binaires complétera l'équation de f3-

convergence pour prendre la valeur 1 si la région i appartient au pays j et 0 dans le cas contraire. Il y aura donc un nombre P de termes supplémentaires égal à celui des pays couverts par la régression.

Même si nous ne nous pencherons pas sur les résultats individuels de chaque pays, il est utile de signaler qu'un signe négatif pour le paramètre de la variable dummy indique un état stationnaire (pour les régions de ce pays) inférieur à la moyenne de l'échantillon. Inversement, un paramètre positif signifie que les régions de ce pays convergent vers un état stationnaire supérieur à la moyenne. Une nouvelle fois, les résultats sont loin d'être identiques pour tous les auteurs. Ainsi par exemple, pour les années 80-90, Capron (2000) trouve un état stationnaire supérieur à la moyenne européenne pour le Luxembourg, l'Irlande, le Danemark, la Belgique et le Portugal. Alors que pour Tondl (1999), c'est le cas de l'Allemagne, de l'Irlande de la Belgique, de l'Espagne et de l'Autriche.

Comme on pouvait s'y attendre, les résultats présentés dans le Tableau 3 diffèrent également d'un auteur à l'autre. Cela s'explique par la taille des échantillons qui varie du simple au triple, par la période observée qui va de 5 à 40 ans et par la sélection des régions étudiées. On voit notamment que le nombre de pays couverts oscille entre 6 et 15. Certains pays comme l'Irlande et la Grèce sont régulièrement laissés de côté pour leur comportement trop hors du commun et il faudra en tenir compte.

De plus, les proportions de régions NUTS I et NUTS II varient également considérablement d'un échantillon à l'autre⁵¹. Comme le souligne Herz (2002), de telles décisions ne sont évidemment pas sans conséquence sur le résultat. Pour avoir une estimation correcte de la convergence réelle au sein de l'Union Européenne, l'échantillon devrait idéalement inclure toutes les régions. Que ce soit pour des raisons de carence de données ou par choix délibéré des auteurs, la mise à l'écart d'une ou plusieurs régions crée forcément un biais dans l'analyse par rapport à la réalité. Comme nous l'avons déjà dit, ce biais peut être acceptable s'il permet d'obtenir des résultats plus cohérents pour le plus grand nombre.

51 L'estimation de la f3-convergence conditionnelle requiert des bases de données plus complètes que précédemment, ce qui justifie d'autant plus le recours à certaines régions NUTS I pour compléter un échantillon incomplet.

Tableau 3 : â-convergence conditionnelle du PIB/hab. aux niveaux NUTS II et NUTS I avec insertion de "country dummy variables"

Auteurs	Année	Période observée	Nbre de régions	Niv. NUT	Nbre de pays	?	Taux de converg. (en %)	Significat- ivité
Tondl	1999	1950-1960	74	I & II	9	-0,0187	2,08	***
Fagerberg & Verspagen	1996	1950-1970	68	I & II	6	-0,019	2,39	***
Tondl	1999	1960-1970	74	I & II	9	-0,0278	3,26	***
Tondl	1999	1960-1973	106	II	9	-0,0156	1,74	***
Tondl	1999	1960-1973	125	II	12	-0,0177	2,01	***
Sala-i-Martin	1996	1950-1990	90	I & II	8	-0,011	1,5	***
Tondl	1999	1975-1980	135	II	9	-0,0138	1,18	*
Tondl	1999	1975-1980	171	II	12	-0,0127	1,32	***
Tondl	1999	1975-1980	216	II	15	-0,0122	1,26	***
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1975-1985	119	I & II	12	-0,0099	1,04	**
Fagerberg & Verspagen	1996	1970-1990	68	I & II	6	-0,006	0,64	NS
Neven & Gouyette	1995	1980-1985	142	II	12	-0,0191	2,01	***
Tondl	1999	1980-1986	134	II	9	-0,0454	0,53	NS
Tondl	1999	1980-1986	169	II	12	-0,0047	0,48	NS
Tondl	1999	1980-1986	214	II	15	0,0019	-0,19	NS
Mauresth	2001	1980-1988	143	II	11	-0,0125	1,31	NS
Neven & Gouyette	1995	1980-1989	142	II	12	-0,0105	1,11	***
Fagerberg & Verspagen	1996	1980-1990	67	I & II	6	0,0005	-0,05	NS
Martin	1998	1978-1992	104	I & II	12	-0,009	0,96	***
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1975-1998	119	I & II	12	-0,0092	1,03	***
Neven & Gouyette	1995	1985-1989	142	II	12	-0,0041	0,42	NS
Mauresth	2001	1980-1994	143	II	11	-0,0104	1,1	*
Mauresth	2001	1980-1994	88	I & II	11	-0,0056	0,6	**
Tondl	1999	1986-1992	135	II	9	-0,0121	1,26	**
Tondl	1999	1986-1992	171	II	12	-0,0124	1,29	***
Mauresth	2001	1989-1994	143	II	11	-0,0133	1,37	**
Mauresth	2001	1989-1994	88	I & II	11	-0,0158	2,1	NS
Basile, de Nardis & Girardi	2001	1985-1998	119	I & II	12	-0,0097	1,03	**
* =significatif à 5%, =significatif à 10%, * = significatif à 15% et NS= non significatif au seuil de 15%

A l'instar de la plupart des auteurs, nous n'avons pas accordé beaucoup d'attention à la valeur du coefficient de détermination (). Toutefois, il peut être intéressant de signaler que

l'introduction de country dummy variables augmente considérablement le pouvoir

d'explication de l'estimation. En effet, la valeur du est en moyenne inférieure à 0,1 pour

les tests de 3-convergence absolue, ce qui suggère que des variables structurelles additionnelles peuvent influencer la croissance. Suite à l'introduction de country dummy variables, le pouvoir d'explication d'une 3-convergence conditionnelle fait plus que doubler

Graphique 4 : Evolution de la â-convergence conditionnelle du PIB/hab. aux niveaux NUTS I et II en intégrant des "country dummy variables"

Etudes classées chronologiquement en fonction de l'année médiane de la période observée

La tendance générale, visible sur le Graphique 4, confirme une nouvelle fois nos premières impressions. La convexité de la tendance est manifeste et la forme en "U" indique bien un redressement à la fin du siècle. Cette amélioration de la convergence régionale maintient plausible l'hypothèse d'un impact positif des Fonds Structurels européens, mais nous reviendrons évidemment sur cette question plus loin.

Cependant, comme il y a une concentration de résultats non significatifs dans les années de creux, il nous a paru utile de reconstruire un graphique ne rassemblant que les résultats significatifs pour nous assurer que nos conclusions sont toujours bien valables⁵². Comme on peut le constater sur le Graphique 5, le fait de laisser de côté les estimations non significatives au seuil de quinze pour cent a, cette fois, une influence plus sensible sur la tendance que précédemment. On constate en effet une atténuation sensible du creux de 75-85 par rapport à ce qu'on pouvait observer pour la 3-convergence absolue. En particulier, le redressement de la fin des années quatre-vingt est ici nettement moins marqué que pour la 3-convergence absolue.

52 Nous n'avons pas procédé à une telle reconstruction pour les graphiques précédents car le faible nombre de résultats non significatifs et leur dispersion limitaient leur influence sur la tendance générale.

Graphique 5 : Evolution de la â-convergence conditionnelle du PIB/ hab. au niveau NUTS I et II avec "country dummy variables". Uniquement les résultats significatifs (Min. 15%).

Etudes classées chronologiquement en fonction de l'année médiane de la période observée

Le Graphique 5 présente quelques résultats inattendus qu'il nous faut commenter. En particulier, deux estimations pourtant significatives sortent véritablement du lot et contredisent curieusement nos conclusions. D'abord, Tondl (1999) obtient un résultat particulièrement élevé pour la période 60-70. Dans ce cas, le nombre restreint de régions (78) observées sur la période en question peut expliquer cette incohérence, d'autant plus que le même auteur se penchant sur les années soixante avec des échantillons plus larges trouve des résultats nettement plus modestes. De la part de Neven & Gouyette (1995), en revanche, les résultats obtenus pour la période 80-85 sont plus incompréhensibles. En effet, malgré un échantillon tout à fait acceptable, ils obtiennent une vitesse de convergence pratiquement deux fois supérieure aux autres résultats environnants.

Si on néglige ces deux résultats un peu exceptionnels, le Graphique 5 est riche en enseignements. En effet, comme le suggèrent Solanes & María-Dolores (2001) et Neven & Gouyette (1995), avec l'introduction des variables d'appartenance nationale, nous aurions pu nous attendre à un niveau général de convergence plus élevé qu'en termes absolus. Intuitivement, la convergence vers un état stationnaire propre à chaque pays devrait en effet être plus rapide que vers un seul état stationnaire commun à l'ensemble de l'Union Européenne. C'est pourtant le contraire qui apparaît dans notre comparaison puisque, pour l'ensemble des résultats significatifs observés, on obtient une vitesse de convergence moyenne de 1,8% en absolue et de 1,5% en conditionnelle. Si cette différence semble un peu faible, elle cache en fait deux évolutions différentes au cours du temps. En effet, si on compare le

Graphique 5 aux Graphiques 2 et 3, à la fois le creux de la période 75-85, mais surtout le redressement de la fin des années quatre-vingt apparaissent moins marqués suite à l'introduction country dummy variables. Ainsi, la convergence conditionnelle est légèrement supérieure à l'absolue entre, grosso modo, 1975 et 1985. Mais la situation se renverse ensuite complètement pour les quinze années suivantes. C'est à la fin du siècle que l'écart entre la convergence absolue et la convergence conditionnelle avec country dummy variables est le plus marqué.

Martin (1998), repris par Beine & Jean-Pierre (2000), suggère que cette diminution de la vitesse de convergence, lorsque l'on introduit des country dummy variables, indique un phénomène de "convergence divergente". Il s'agirait de la concomitance d'une convergence inter-pays et d'une divergence entre régions d'une même nation (Pour une représentation graphique de ce paradoxe, voir Annexe 3). Rappelons au passage que la puissance de la convergence observée entre pays combinée à la modestie de la convergence absolue au niveau régional nous avait déjà conduit sur cette piste.

Pour illustrer cette réalité, imaginons le cas d'un pays comme l'Espagne dont les régions les plus riches du Nord rattraperaient les régions des autres pays riches sans que les régions plus pauvres du Sud puissent suivre le même rythme de croissance. La Catalogne aurait par exemple un taux de croissance supérieur à la moyenne européenne et gonflerait ainsi la croissance nationale alors que l'Andalousie se contenterait d'une croissance tout juste égale à la moyenne européenne. Un tel cas de figure serait tout à fait cohérent avec les écarts observés à la fin du siècle. Le redressement du taux de convergence absolue à la fin des années quatrevingt serait essentiellement le fait d'un petit nombre de régions "leaders" et cacherait, dès lors, un phénomène de divergence intra-pays. En revanche le creux moins marqué pour la convergence conditionnelle, quelques années plus tôt, indiquerait que les écarts ne se sont pas creusés entre régions d'un même pays entre 1975 et 1985.

De ces observations, ce qui nous paraît particulièrement important, c'est que le phénomène de divergence entre régions d'un même pays semble s'être considérablement accentué ces dernières années pour prendre une ampleur inégalée depuis la seconde guerre mondiale.

Accréditant, par la même occasion les théories "pessimistes" du déséquilibre régional, la Commission affirme que dans les premiers stades d'un processus de convergence, les

différences de PIB/hab. entre régions tendent à s'élargir⁵³. Cela permet à la croissance économique nationale d'atteindre un niveau assez élevé. L'activité économique devrait ainsi d'abord se concentrer dans certains pôles urbains pour y jouer un rôle de locomotive. Par exemple, selon Vanhove (2000), le rattrapage économique observé pour le Portugal, l'Espagne et l'Irlande est principalement dû au formidable développement des pôles urbains. Il s'agit là, pour les pays retardataires, d'un arbitrage à court terme entre croissance nationale et convergence régionale interne. Plus largement, c'est le dilemme entre équité et efficience dont parle la nouvelle géographie économique qui réapparaît. Nous y reviendrons naturellement au moment d'évaluer l'impact de la politique régionale européenne sur la convergence.

2.3. Principales critiques de la ?-convergence.

Comme nous l'avions annoncé, en nous limitant à la présentation des tests de convergence en coupe transversale, nous avons laissé de côté diverses autres techniques d'estimation de la convergence. Mais ce n'est certainement pas parce que ces tests sont les plus courants qu'ils sont exempts de reproches. Au contraire, de nombreux auteurs leur destinent des critiques acerbes. Voici les principaux reproches qui sont adressés à la f3-convergence et à la a-convergence.

- Bernard & Durlauf (1991) critiquent la f3-convergence qui n'observe que le taux de croissance annuel moyen du revenu. Pour eux, cela revient à faire l'hypothèse que ce taux de croissance est constant tout au long de l'année et qu'il ne résulte que d'un choc initial. Or, les séries sont affectées par des chocs aléatoires à chaque période. Cette remarque limite certes la finesse de l'analyse de la f3-convergence, mais elle est nettement moins pertinente lorsque l'objectif est de dégager un "trend" sur une période relativement longue. Elle ne nous semble donc pas remettre fondamentalement en question nos observations pour les cinquante dernières années.

- Friedman (1992) et Quah (1993a) prétendent quant à eux que le test de f3-convergence ne donne aucune information pertinente, car il souffre d'une "erreur de Galton". Cela signifie qu'un coefficient f3 significativement négatif peut être associé à une dispersion de distribution constante ou croissante. Inversement, l'analyse de la f3-convergence peut nous conduire à une conclusion de divergence dès qu'un sous-ensemble diverge. Fuss (1999) arrive, elle, à la conclusion que l'analyse de la f3-convergence seule est clairement

insuffisante et qu'il est donc recommandé de la combiner à une analyse de la ýconvergence. C'est ce que nous avons fait sans aboutir à des résultats contradictoires.

- Chesshire & Cabonaro (1995) mettent en évidence le problème de la nomenclature NUTS dont nous avons déjà parlé. Ils déplorent que les études de convergence se basent sur une nomenclature administrative, artificielle qui a finalement peu de liens avec la réalité économique du terrain. Ils estiment que les régions devraient davantage être définies de façon fonctionnelle selon leurs caractéristiques démographiques et économiques. Malheureusement, il n'existe à l'heure actuelle aucune nomenclature respectant ces critères économiques à l'échelle européenne. Les bases de données disponibles sont toutes construites à partir de la Nomenclature des Unités Territoriales Statistiques. Faute de mieux, nous devons nous en contenter, sans pour autant négliger cette remarque.

- De la Fuente (2000) et Islam (1995) font remarquer que l'intégration de quelques variables structurelles dans la régression de la f3-convergence conditionnelle n'est pas suffisante pour refléter l'hétérogénéité des économies régionales. Selon eux, l'omission de variables pertinentes (en particulier, le niveau technologique et les changements structurels pour le premier et le capital humain pour le second) est susceptible de biaiser les estimations de tous les autres paramètres dès que ceux-ci sont corrélés aux variables manquantes. En d'autres mots, on ne peut compter sur le terme d'erreur pour intégrer ces différences manquantes que si celles-ci sont non corrélées à celles explicitement présentes dans la régression. Une solution à ce problème serait de se tourner vers des techniques de données en panel pour tenir compte de tous les effets spécifiques non observés. Toutefois, De la Fuente (2000) affirme que pour identifier une dynamique de long terme, comme nous tentons de le faire ici, cette alternative peut, elle aussi, avoir d'importants effets pervers.

- Enfin, Chaterrji (1992), Quah (1993b et 1996c), Mankiw (1995) et Pesaran & Smith (1995) regrettent que ce type de modèle de croissance ne relie le taux de croissance d'une région qu'à "sa propre histoire" et considère chaque région comme une "île isolée". Il ne met pas en évidence de façon explicite des interactions inter-régionales ou des effets de co-dépendance. Dans le même ordre d'idée, Dall'erba & Le Gallo (2003) soulignent le fait que la plupart des études empiriques de f3-convergence négligent deux aspects spatiaux essentiels des données observées : l'autocorrélation spatiale⁵⁴ et l'hétérogénéité spatiale⁵⁵. Quah (1996c) trouve même que la localisation d'une région et l'interdépendance

54 L'autocorrélation spatiale signifie que des similitudes de caractéristiques coïncident avec des similitudes de localisation.

55 L'hétérogénéité spatiale signifie que les comportements économiques ne sont pas stables dans l'espace.

géographique sont des facteurs plus déterminants que les variables nationales et économiques traditionnellement intégrées à la régression de la f3-convergence conditionnelle. L'absence de considération pour ces variables spatiales limiterait, selon ces auteurs, la portée des conclusions des tests présentés précédemment. Il s'agit là, sans doute, de la critique la plus fondamentale adressée à l'ensemble des travaux ici recensés. Elle a, en tout cas, donné lieu à de nombreux débats qui sortent largement du cadre de notre travail⁵⁶.

3. Autre limite de la ?-convergence : l'hypothèse de clubs de convergence.

Nous avons dans un premier temps abordé le concept de f3-convergence absolue correspondant au processus de retour à une moyenne supposée commune à toutes les régions. Nous avons ensuite présenté la f3-convergence conditionnelle intégrant la prise en compte d'un certain nombre de variables "conditionnantes". Ceci permettait de tenir compte des différences fondamentales entre les régions et de concevoir un phénomène de convergence vers un état stationnaire propre à chaque région (ou pays). Dans ces deux hypothèses, des économies structurellement identiques étaient "condamnées" à converger vers un même état stationnaire. Nous n'avions donc, jusqu'à présent, aucune considération pour la "situation initiale" d'une région. Or, la tendance à la polarisation de la croissance observée par plusieurs auteurs⁵⁷ ainsi que les différences de croissance relevées entre économies pourtant structurellement très semblables poussent à se pencher sur les conditions initiales et nous encouragent à envisager l'hypothèse dite de "clubs de convergence".

L'idée de convergence en clubs est issue des modèles de croissance endogène et est apparentée aux notions de "polarisation", de "trappe de pauvreté" et de "clustering"⁵⁸. C'est en quelque sorte un schéma complémentaire de la convergence absolue vers un état stationnaire unique et de la convergence conditionnelle vers une multitude d'états stationnaires propres à chaque région, mais tenant compte, cette fois, des conditions initiales. Selon Galor (2000, p. 114) : "Les revenus par tête des régions dont les caractéristiques structurelles sont identiques convergent vers un niveau de long terme identique pour autant que les conditions initiales de ces régions soient suffisamment proches." Différentes économies convergeront donc entre elles si leurs conditions initiales appartiennent au "bassin d'attraction" d'un même état stationnaire. La convergence se fait alors vers quelques états stationnaires localement et non

56 Voir notamment Moreno & Trehan (1997), López-Bazo et al. (1999), Fingelton (1999), Rey & Montouri (1999), le Gallo & Ertur (2000), le Gallo (2001) ou encore Baumont et al (2001).

57 Voir notamment Beine & Jean-Pierre (2000), Capron (2000), Tondl (1999), Maurseth (2001). 58 Galor, traduit pas F. Docquier (2000, p. 114)

plus globalement stables. Enfin, soulignons que, à l'instar de la f3-convergence, la convergence en clubs peut être conditionnelle dans le cas où on y intègre des variables conditionnantes.

Durlauf & Johnson (1995) font remarquer que les tests de f3-convergence standards que nous venons de voir ne sont pas capables d'établir une distinction entre ce type de convergence à états stationnaires multiples et le schéma de Solow. Galor (2000) démontre pourtant que ce schéma de convergence en clubs n'est pas contradictoire avec le modèle de croissance néoclassique. En effet, la f3-convergence est liée à l'hypothèse de rendements marginaux décroissants⁵⁹ qui assure la stricte concavité de la fonction de production par tête par rapport au capital par tête et, par la même occasion, l'unicité de l'équilibre stationnaire⁶⁰. Mais lorsque l'on introduit l'hétérogénéité entre les individus⁶¹, la fonction de production peut perdre sa stricte concavité et la dynamique du taux de croissance, sa monotonie. La convergence des clubs devient alors le résultat le plus plausible, même en présence de rendements marginaux décroissants et de rendements d'échelle constants.

D'un point de vue méthodologique, Bernard & Durlauf (1996) et Galor (2000) montrent qu'un test de f3-convergence, comme étudié jusqu'à présent, appliqué à une réalité dominée par la formation de clubs de convergence peut donner un paramètre f3 significativement négatif et donc conduire à la conclusion erronée de f3-convergence. Ceci constitue une limite supplémentaire des tests de f3-convergence. Pour surmonter ce problème, Quah (1 993b, 1 996a, 1 996b et 1997) a développé une méthodologie alternative permettant de tenir compte de la forme de distribution dans son ensemble, mais surtout capable d'appréhender la dynamique interne à la distribution. A l'aide de chaînes de Markov et de matrices de probabilité de transition, Quah obtient, au niveau mondial, la preuve de la formation de clubs (de pays) de convergence et de la polarisation de la distribution du revenu par habitant en deux pics. Les pays pauvres auraient ainsi tendance à converger entre eux de même que les pays riches de leur côté. D'autres auteurs comme Desdoigts (1999), Bianchi (1997), Paap & Van Dijk (1998) pour de larges groupes de pays⁶² ou Johnson (2000) pour les Etats-Unis ont observé ce même phénomène de formation de clubs de convergence dans leurs études empiriques.

59 La croissance de l'économie va de pair avec la croissance du capital par travailleur dont la productivité marginale baisse, de sorte que le taux de croissance du stock de capital et de l'épargne diminuera avec le temps.

61 Galor (2000, p. 119) montre qu'on peut introduire l'hétérogénéité dans les dotations factorielles. Il est alors possible, sur certains intervalles, que la fonction d'épargne soit une fonction convexe du ratio capital/travail. Le taux de croissance ne diminue alors plus nécessairement avec le capital par travailleur. Cela peut conduire à des équilibres multiples et à la formation de clubs de convergence.

Au niveau européen, pour la période 1980-1989 et se basant sur un échantillon de 82 régions⁶³, Quah (1996c) n'arrive pas à la même conclusion et rejette l'hypothèse de formation de clubs de convergence. En revanche, Tondl (1999) identifie la naissance de clubs de convergence pour la période 1975-1986⁶⁴ . Le Gallo (2001), pour un échantillon de 138 régions européennes⁶⁵, accrédite cette théorie pour la période 1980-1995. Capron (2000), de son côté, observe des résultats différents selon le niveau NUTS sélectionné. Pour les périodes 1980-1996 et 1985-1996, l'échantillon de 712 régions NUTS III présente clairement deux clubs de convergence, le niveau NUTS I manifeste également une tendance à la formation de plusieurs clubs de convergence alors que la même hypothèse est tout à fait rejetée pour les 170 régions NUTS II. Pourtant, pour 145 régions de ce même niveau NUTS II, Dall'erba & Le Gallo (2003) identifient la formation de deux clubs de convergence pour la période 1989- 1999. Dans ce dernier travail, les régions centrales et les régions périphériques du continent apparais sent converger vers deux états stationnaires différents. Ce dernier résultat confirme les conclusions de Baumont et al. (2002) pour la période 1980-1995.

Enfin, Beine & Jean-Pierre (2000) identifient un seuil de rupture⁶⁶ pour leur échantillon de 62 régions NUTS I sur la période 1980-1995. Ce seuil scinde l'ensemble en un premier groupe de 23 régions prospères et un autre de 39 régions moins favorisées. Des dynamiques de convergence sensiblement différentes semblent animer chacun des deux sous-groupes. "La lenteur de la convergence au niveau global tend en fait à masquer la présence de deux processus opposés. A un groupe de régions aisées pour lesquelles l'hypothèse de convergence vers un même niveau de PIB par habitant est rejetée, s'oppose un groupe moins aisé où les régions convergent à un rythme lent." (Beine & Jean-Pierre, 2000, p. 249). L'absence de convergence au sein du club de tête et le rythme lent et éventuellement conditionnel de la convergence au sein du club "en retard" peuvent, dans un sens, être interprétés de façon assez optimiste. Cela signifie en effet que la situation des régions plus démunies n'a pas tendance à s'aggraver et que le fossé avec l'ensemble des régions plus riches n'est pas en train de se creuser irrémédiablement. Toutefois, la situation de la majorité des régions pauvres demeure précaire et manifeste peu de changement. Seul un petit nombre d'entre elles est parvenu à emprunter "l'ascenseur régional" et a connu un rattrapage significatif. Ces régions "leaders"

63 L'échantillon de Quah (1996c) couvre 6 pays au niveau NUTS I et II sans inclure la Grèce et le Portugal ou l'Irlande.

64 L'échantillon de Tondl (1999) est composé ici de 215 régions NUTS II de l'EU-1 5.

65 L'échantillon de Le Gallo (2001) couvre l'EU-12 au niveau NUTS II plus quelques régions NUTS I.

66 Les résultats sont obtenus à l'aide d'une récente technique de détection endogène des seuils, issue de la littérature sur les panels dynamiques.

sont ainsi parvenues à sauter d'un club de convergence à l'autre⁶⁷. C'est notamment le cas des régions du Nord de l'Espagne, de l'Irlande et de la plupart des régions métropolitaines.

En ce qui nous concerne, cette absence de véritable dynamisme propre à chaque club combiné avec le dynamisme de quelques régions "leaders" accrédite nos affirmations précédentes et en particulier le "paradoxe de convergence divergente".

En résumé, nous avons cherché à savoir si la vitesse de f3-convergence (absolue et conditionnelle) relativement modeste entre régions européennes masquait en fait un autre processus de formation de clubs de convergence. Sur ce point, Beine & Jean-Pierre (2000) et Capron (2000) s'accordent quant à la formation de clubs de convergence au niveau NUTS I et nous n'y avons pas trouvé d'opposition. Par contre, les résultats affirmatifs de Tondl (1999) et Le Gallo (2001) au niveau NUTS II⁶⁸ sont contredits par Capron (2000) et Quah (1996c). Les régions NUTS II nous préoccupant davantage, vu ces contradictions, nous ne pouvons pas conclure fermement à la formation de clubs de convergence à ce niveau. Mais nous ne rejetterons pas pour autant cette hypothèse qui, en tout état de cause, n'invalide pas nos premières observations.

4. Conclusions

Comme nous l'avons vu, la plupart des critiques concernant l'analyse conventionnelle de la f3- convergence ne semblent pas remettre fondamentalement en cause les observations que nous avons dégagées. La convergence régionale, conditionnelle ou non, paraît bel et bien avoir connu son apogée pendant les années soixante et au début des années septante. Elle a ensuite décru pour connaître son plus bas niveau voire pratiquement cesser à la fin des années septante et au début des années quatre-vingt. Les deux types de f3-convergence que nous avons étudiés ont alors pris des directions sensiblement différentes. Alors que la f3- convergence absolue redémarrait timidement vers la fin des années quatre-vingt pour croître lentement tout au long des années nonante, la f3-convergence conditionnelle avec country dummy variables ne manifestait pratiquement aucun signe de reprise.

Comme l'ont montré différents auteurs, cette diminution de la vitesse de convergence lorsque l'on introduit des country dummy variables à partir du milieu des années quatre-vingt indique le développement d'un phénomène de "convergence divergente". Les résultats relativement

67 Comme le souligne Boldrin & Canova (2001) certains "désastre économiques" au déclin particulièrement rapide auraient emprunté le chemin inverse pour se retrouver dans le groupe des régions plus pauvres.

68 Etudes portant exclusivement sur le niveau NUTS II ou incluant le cas échéant quelques régions NUTS I.

modestes observés au niveau régional combinés à la forte convergence inter-pays nous avaient déjà poussé à considérer cette hypothèse. Autrement dit, la convergence régionale observée au niveau européen serait principalement le résultat de la croissance assez exceptionnelle d'un petit nombre de régions "leaders" au sein des pays plus défavorisés. La croissance particulièrement importante de ces régions, relativement pauvres à l'échelle européenne, mais riches à l'échelle de leur propre pays, contribuerait à la convergence régionale globale au niveau européen mais creuserait par la même occasion des disparités au sein de leur propre Etat.

Cet instant où la f3-convergence conditionnelle et absolue ont pris des directions différentes coïncide justement avec le véritable envol de la Politique de Cohésion de l'Union Européenne. Nous verrons, dans la seconde partie, s'il existe un quelconque lien entre cette politique d'assistance financière aux régions et ce phénomène de "convergence divergente".

Dans le même ordre d'idée, l'hypothèse des clubs de convergence offre une piste d'explication intéressante à ce taux de convergence global relativement faible des années quatre-vingt et nonante. La lenteur de la convergence au niveau européen pourrait, en effet, masquer la présence de deux clubs de convergence propres aux régions plus développées et aux régions plus pauvres. Seul un petit nombre de régions "en retard" auraient connu un véritable rattrapage et seraient ainsi parvenues à passer d'un club à l'autre. Le cadre conceptuel est séduisant, mais cette hypothèse, nous l'avons vu, ne fait pas l'unanimité parmi les auteurs. Sur ce point précis, le débat reste donc ouvert.

Enfin, une synthèse globale de la littérature telle que nous l'avons tentée permet de prendre un certain recul par rapport à l'apparente extrême diversité des résultats. Il n'est pas rare, en effet, de voir des auteurs⁶⁹ affirmer d'emblée que les travaux empiriques réalisés sur la convergence régionale en Europe conduisent à des résultats profondément contradictoires, comme pour mieux souligner l'utilité et l'intérêt de nouvelles estimations censées dépasser les limites des précédentes. Loin de nier l'existence de certaines divergences dans les conclusions des nombreux travaux empiriques examinés, de telles positions nous paraissent trop radicales. Lorsqu'on ne compare entre elles que des estimations observant la même période et le même type d'échantillon, il devient alors relativement rare de trouver de véritables contradictions. Un examen systématique et détaillé de la littérature laisse ainsi apparaître des tendances assez claires.

La Politique européenne de Cohésion:

son impact sur

le processus de convergence

Maintenant que nous avons étudié la convergence régionale européenne d'un point de vue théorique et empirique, il est temps de passer à l'analyse du rôle joué par la politique régionale européenne dans ce processus. Après une brève présentation de l'outil, nous analyserons dans un premier temps l'effet redistributif des Fonds Structurels. Nous chercherons principalement à voir si les pays riches contribuent au financement de la Politique de Cohésion en fonction de leur richesse, mais surtout si les fonds dont bénéficient les pays pauvres sont proportionnels à leur retard. Dans un second temps, nous rechercherons l'éventuel impact des aides européennes sur la réduction des disparités économiques.

Chapitre 3 : La Politique européenne de Cohésion

Dans le processus de construction de l'Union Européenne, chaque nouvelle étape vers une plus grande unification pose la question de la possibilité, pour les régions les plus pauvres, de tirer profit de cette intégration à un grand marché. Comme nous l'avons vu, à la fin des années septante, le processus de convergence régionale que l'Europe connaissait depuis les années cinquante semble s'être interrompu. L'idée que les forces du marché ne sont pas nécessairement suffisantes pour réduire significativement les inégalités régionales a motivé la mise sur pied d'une politique européenne de cohésion. L'Union Européenne a alors construit cet outil de solidarité financière entre Etats membres avec l'objectif d'améliorer la compétitivité des régions défavorisées et de corriger les déséquilibres régionaux.

A. La structure institutionnelle de la Politique européenne de Cohésion

Institutionnalisé par l'Acte Unique européen de 1986, l'objectif de « cohésion économique et sociale » vise à réduire l'écart entre les niveaux de développement et de revenu des différentes régions⁷⁰. Mais ce n'est qu'en 1989 que la Politique de Cohésion de l'Union Européenne a pris son véritable envol⁷¹. Visant essentiellement à l'amélioration des infrastructures, à la restructuration de l'industrie et à la modernisation de l'éducation, cet ambitieux programme représente, à l'heure actuelle, une redistribution de 213 milliards d'euros pour la période 2000-2006, soit plus d'un tiers du budget européen total.

Pour évaluer si les ressources mobilisées dans ce cadre-ci sont importantes d'un point de vue historique, on peut comparer la Politique de Cohésion au fameux Plan Marshall⁷² de 1948 à 1951 dont la réussite est souvent montrée en exemple. Castanheira de Moura & Siotis (1994) de même que Boldrin & Canova (2001) estiment que la Politique Structurelle actuelle de l'Union Européenne est, en proportion du PIB annuel, deux fois plus importante que ne l'était le Plan Marshall. Elle est aussi nettement plus prolongée puisque les deux exercices précédents⁷³, à eux seuls, couvrent déjà une période trois fois plus longue.

70 Les Fonds sectoriels (FSE et FEOGA-Orientation) ont été créés en 1958 et le FEDER en 1975 mais ils sont restés d'une ampleur très limitée jusqu'à la fin des années quatre-vingt.

71 Le Conseil européen de Bruxelles a réformé en février 1988 le fonctionnement des Fonds Structurels et décidé de leur allouer 68 milliards d'Ecus pour quatre ans.

72 Le plan Marshall ou Programme de rétablissement européen a représenté, à l'époque, 13 milliards de dollars d'assistance économique (dont plus de 11 milliards de dons) à 16 pays européens dévastés par la seconde guerre mondiale.

Plusieurs réformes successives ont donné à la Politique de Cohésion sa structure actuelle. La dernière en date remonte à 1999. Il existe aujourd'hui quatre Fonds Structurels répondant à autant d'objectifs différents :

- Le Fonds Européen de Développement Régional (FEDER) investit dans les régions défavorisées (Objectifs 1 et 2). Il cible principalement le développement des infrastructures et des PME et le soutien des investissements productifs.

- Le Fonds Social Européen (F SE) se concentre sur la formation de la main d'oeuvre et la lutte contre le chômage.

- Le Fonds Européen d'Orientation et de Garantie Agricole Section Orientation (FEOGAOrientation) finance des mesures de développement rural.

- l'Instrument Financier de la Pêche (IFOP) est consacré à la restructuration et à la modernisation de ce secteur.

En complément, le Fonds de Cohésion fournit, aux pays dont le PIB national par habitant est inférieur à 90% de la moyenne européenne, une aide financière directe pour des projets environnementaux ou de transport. Les pays dits de la Cohésion et bénéficiant de ces aides sont la Grèce, le Portugal, l'Espagne et l'Irlande. Enfin, la Banque Européenne d'Investissement (BEI) accorde des prêts pour le développement régional, notamment en complément des Fonds Structurels.

La Commission Européenne voulant éviter le gaspillage des ressources et un éparpillement des efforts, le premier principe fondateur des Fonds Structurels est la concentration. Cette concentration s'est considérablement renforcée pour l'exercice 2000-2006 par rapport aux précédents. L'ensemble des Fonds est désormais alloué selon trois objectifs prioritaires (94% du budget total) contre sept auparavant et la population de l'Union concernée par ces aides est passée de 50% à 41%. (Pour une carte représentant l'éligibilité des régions aux différents Fonds pour la période de programmation 2000-2006, voir Annexe 4)

- L'Objectif 1 représente 70% de l'ensemble des Fonds, soit plus de 137 milliards d'euros de 2000 à 2006. Il s'attelle au développement et à l'ajustement structurel des régions considérées en retard de développement, c'est-à-dire dont le PIB/hab. est inférieur à 75% de la moyenne européenne⁷⁴. Ces régions représentent 22% de la population européenne.

74 Les régions extrêmement peu peuplées (moins de 8 hab./km2) et celles bénéficiant du programme PEACE sont également éligibles à l'Objectif 1.

- L'Objectif 2 s'adresse aux régions (industrielles, rurales, urbaines ou dépendant de la pêche) en difficultés structurelles afin de soutenir leur reconversion économique et sociale. L'Objectif 2, avec 22 milliards d'euros sur six ans, représente 11,5% de l'assistance financière totale et touche 18% de la population de l'Union.

- l'Objectif 3 (24 milliards d'euros correspondant à 12,3% des Fonds) quant à lui n'est pas régionalisé. Il concerne la modernisation des politiques d'éducation, de formation et d'emploi pour les régions non éligibles à l'Objectif 1.

Le reste des Fonds Structurels (un peu plus de 5%) est pour l'essentiel consacré aux quatre Initiatives Communautaires (INTERREG III, URBAN II, LEADER+, EQUAL). Ce sont des programmes de plus petite ampleur, mis sur pied pour promouvoir la coopération interrégionale ou pour résoudre certains problèmes touchant un grand nombre d'Etats membres, comme par exemple des problèmes urbains. Nous reviendrons ultérieurement sur ces "initiatives".

La programmation est le second principe sur lequel se base la Politique de Cohésion. Cela signifie pratiquement la mise en place de programmes⁷⁵ pluriannuels de développement dotés d'un budget propre et répondant aux priorités d'une stratégie plus large. L'approche est "top-down" : d'abord, le budget est défini au niveau européen, ensuite il est distribué entre les régions et enfin seulement, les projets précis sont sélectionnés.

Vient ensuite le principe de partenariat lié au principe de subsidiarité. Les Fonds Structurels sont, en effet, gérés et les projets, mis sur pied en collaboration étroite avec les autorités de gestion désignées par les Etats membres. Ce sont elles qui sélectionnent les projets à financer et qui doivent rendre des comptes à la Commission⁷⁶.

Enfin, le quatrième principe, celui de l'additionalité, assure le cofinancement des projets. Un programme n'est jamais totalement pris en charge par le budget communautaire. Le taux de participation des Fonds varie en fonction de l'Objectif dont la région concernée relève. Les régions classées "Objectif 1" bénéficient logiquement de plafonds supérieurs aux autres. L'aide européenne n'intervient donc qu'en soutien des efforts financiers nationaux et ne peut, en aucun cas, entraîner une réduction de ces derniers.

75 Les Fonds Structurels sont planifiés dans les Documents Uniques de Programmation (DOCUP) et dans les Programmes Opérationnels (PO) au sein d'un Cadre Communautaire d'Appui (CCA).

B. La redistribution: de l'ambition à la réalisation

Le cadre de la Politique de Cohésion semble relativement clair et les critères de sélection sont assez rigoureusement définis. Pourtant, la pratique est moins nette et derrière une ambition de redistribution affirmée se cache une réalité plus complexe. C'est pourquoi, nous allons d'abord essayer d'évaluer le degré de redistributivité effective de la Politique de Cohésion en appréhendant à la fois la distribution des Fonds Structurels et leur financement au niveau national, puis régional.

Du point de vue de la simple répartition des Fonds Structurels, pour les deux premières périodes de programmation, les pays les plus assistés en termes absolus ont incontestablement été l'Irlande, le Portugal, l'Espagne, l'Italie et la Grèce⁷⁷. Avec un sommet pour l'Irlande qui a reçu près de 3000 Ecus/hab. entre 1989 et 1999 quand l'Espagne, l'Italie et la Grèce en recevaient moins de 1000. Le Portugal, pour sa part, a bénéficié de près de 1700 Ecus/hab. en dix ans. Ces quatre pays étant au début des années nonante les plus pauvres de l'Union Européenne, de ce point de vue là, l'ampleur de la redistributivité peut être considérée comme élevée.

Pour ce qui est de l'exercice actuel, courant de 2000-2006, la Grèce, le Portugal et l'Espagne⁷⁸ recevront chacun plus de 1000 euros par habitant en six ans. Ederveen et al. (2000) ont montré qu'une simple régression au niveau des Etats membres fait apparaître qu'une augmentation de 1% de PIB/ hab. va de pair avec une diminution des aides communautaires/hab. de 3%. Un tel niveau de redistribution est nettement supérieur à tous ceux connus lors des exercices précédents. Mais cette redistribution, bien que élevée, est imparfaite. Par exemple, l'Irlande, désormais deuxième pays le plus riche d'Europe, demeure quatrième au classement des pays les plus aidés pour l'exercice 2000-2006.

Après pondération des aides européennes par le niveau de revenu par habitant⁷⁹, cette redistributivité est considérablement affaiblie. Pour De la Fuente & Doménech, (1999) comme pour Solanes & María-Dolores (2001), les plus grands bénéficiaires des Fonds Structurels, relativement à leur niveau de richesse, seraient le Luxembourg et l'Irlande, alors que la pire position relative reviendrait à la Grèce. Vu sous cet angle, l'impact redistributif de la Politique de Cohésion se trouve nettement amoindri.

77 Sans compter les Fonds de Cohésion qui s'adressent à ces quatre mêmes pays.

78 L'Irlande ayant largement dépassé la moyenne européenne en termes de PIB/ hab. ne reçoit plus la même quantité d'aide que par le passé.

Il nous faut, à présent, tenir compte de la seconde facette de la redistribution : la contribution des différents pays au financement des Fonds Structurels. Ceux-ci n'étant qu'une rubrique du budget total européen, nous ne pouvons appréhender leur financement qu'en élargissant notre analyse à l'ensemble de celui-ci. En effet, pour tenir compte du revenue side effect aussi bien que de l'expenditure side effect, le plus simple est certainement de décomposer la balance budgétaire nette par habitant de chaque pays vis-à-vis du budget total de l'Union Européenne. On calcule ainsi la différence entre la somme des contributions d'un Etat membre au budget européen et l'ensemble des transferts dont il bénéficie en retour. Comme l'ont montré De la Fuente & Doménech (1999), la balance nette pour la période 1986-1998 est globalement positive dans les pays pauvres et négative dans les pays riches⁸⁰, ce qui veut dire que l'effet net du budget total européen est, lui aussi, redistributif. (voir Annexe 5).

En analysant l'évolution du degré de redistributivité du budget total, De la Fuente & Doménech (1999) observent qu'il a augmenté sensiblement entre 1986 et 1998⁸¹. Cette augmentation s'explique essentiellement par la croissance progressive des Fonds Structurels dans le budget global. Les Fonds Structurels représenteraient clairement la partie la plus redistributive du budget puisque, comptant pour seulement un tiers des dépenses de l'Union Européenne, ils sont responsables de 60% de la redistribution.

Dans l'ensemble, la distribution des Fonds Structurels semble donc inversement liée au niveau de développement des pays et la participation de ceux-ci au financement de la politique européenne ne vient pas modifier cette tendance, que du contraire. En outre, si cette redistributivité est loin d'être parfaite, elle est tout de même plus marquée pour la période 1994-1999 que pour l'exercice précédent, courant de 1989 à 1993.

Au niveau régional⁸², pour la période 1989-1996, Solanes & María-Dolores (2001) concluent à la même progressivité des Fonds Structurels par rapport au retard de développement accumulé. Selon Ederveen et al. (2001), le constat pour 2000-2006 est identique à celui observé pour les Etats : en moyenne, une augmentation de 1% de PIB/hab. semble entraîner

80 "Pays riche" signifie pays dont le revenu par habitant est supérieur à la moyenne européenne.

81 Pour la période 1989-1998, De la Fuente & Doménech (1999) estiment un coefficient de redistribution de l'ensemble du budget européen en tenant compte de la contribution financière totale de chaque pays et de l'ensemble des transferts dont il bénéficie. On observe que ce coefficient de redistribution estimé pour l'ensemble de la politique européenne a considérablement augmenté avec les années, passant de moins de 0,02 en 1986 à 0,0576 en 1998. C'est comme si une taxe était levée sur 5,76% de la différence entre le revenu brut d'un pays riche et la moyenne européenne pour le transformer en subside équivalent en faveur des pays pauvres. Toute proportion gardée, comparée aux politiques régionales des Etats, cette redistribution est relativement modeste.

82 L'aspect financement de la redistributivité a ici peu de sens puisque ce sont les pays qui contribuent au budget européen. Dès lors, nous ne regarderons ici que la simple distribution des Fonds Structurels.

une diminution de 3% des aides communautaires/hab. L'essentiel des aides européennes iraient donc effectivement aux régions les plus pauvres.

C. L'imperfection de la redistribution : quelques explications possibles

Quelques réserves ont déjà été émises plus haut quant au niveau de redistributivité effective des Fonds Structurels, en particulier une fois que l'on pondère la redistribution par le niveau de revenu. Nous voudrions apporter quelques explications complémentaires à ce bilan. Quelles sont les principales raisons de ces imperfections de redistribution?

- D'abord, la redistribution financière n'est qu'en partie l'objectif de la politique européenne de cohésion. Certaines aides européennes ne sont pas régionales mais "thématiques", ce qui implique qu'elles ne sont pas nécessairement destinées aux régions les plus pauvres⁸³. D'autre part, les aides liées aux Objectifs 2 et 3 n'entretiennent aucun lien précis avec le niveau de revenu par habitant.

- Les jeux politiques de compensation et d'influence viennent "polluer" la règle. En effet, on observe que des régions de même niveau de développement peuvent avoir accès, dans la pratique, à des fonds considérablement différents. Ainsi, au sein d'un même Objectif, le montant des aides peut varier énormément. Vanhove (2000) prétend que c'est le trop grand nombre de critères d'éligibilité qui ouvre la porte à ces pressions en tous genres. Toujours est-il qu'il y a là un véritable "marchandage institutionnel" entre les différents échelons communautaire, national et régional. Dans ces luttes d'influence, toutes les régions, même les plus riches, semblent parvenir à obtenir au moins quelques fonds. Comme le montrent Costa, Magnette & Weerts (2001), le cas du Hainaut, loin d'être isolé, est assez explicite. Avec un niveau de revenu par habitant s'élevant en 1993 à 77,3% de la moyenne communautaire, la province ne répondait pas strictement au critère d'éligibilité à l'Objectif 1. Le Hainaut a néanmoins obtenu ce statut pour la période de programmation de 1994 à 1999, lui permettant de bénéficier des sommes considérables qui y sont attachées.

- A revenus par habitant identiques, les régions ayant bénéficié d'aides lors d'un exercice précédent semblent mieux positionnées pour en bénéficier encore lors de l'exercice suivant. Il apparaît en effet qu'une véritable force d'inertie opérerait en faveur des régions aidées par le passé. D'autre part, en créant les Objectifs "en transition" (ou "phasing out")

83 C'est par exemple le cas du Fonds Social Européen qui peut être investi dans tous les types de régions.

sensés atténuer le choc de sortie, la Commission n'a fait qu'institutionnaliser cette force d'inertie. Par exemple, la moitié Sud de la République d'Irlande, précédemment éligible à l'Objectif 1, mais qui présente désormais un revenu par habitant parmi les plus élevés de l'Union, continue de jouir de certains soutiens financiers européens à travers ce statut de transition.

- Enfin, certaines autorités de gestion des Fonds européens dans de petites régions pauvres manquent de moyens et de compétences pour gérer ces aides de manière efficiente et pour obtenir tous les fonds auxquels elles ont droit. C'est par exemple le cas de petites régions périphériques grecques qui ne disposent pas de capacités administratives et de gestion suffisantes pour remplir les critères stricts de la Commission.

D'autres facteurs peuvent encore freiner significativement la redistributivité des Fonds Structurels. Nous y reviendrons dans notre dernier chapitre. A ce stade-ci, retenons néanmoins qu'en dépit des limites qu'on vient de souligner, la redistributivité des Fonds Structurels semble relativement élevée.

Chapitre 4 : L'impact de la Politique européenne de

Cohésion sur l'évolution des disparités régionales

Bien entendu, les Fonds Structurels ne se contentent pas de redistribuer des ressources financières. Ils ambitionnent d'agir positivement sur les facteurs de développement régional pour favoriser la réduction des disparités. Si le processus de convergence que nous avons observé entre les régions est relativement modeste, il semble s'être amélioré depuis la fin des années quatre-vingt. Il est temps pour nous d'évaluer le rôle éventuellement joué par la politique régionale européenne dans ce redressement.

Avant toute chose, soulignons prudemment qu'une multitude d'autres facteurs peuvent influer positivement ou négativement sur le processus de convergence⁸⁴. Plus précisément encore, l'impact macroéconomique des Fonds européens est d'autant plus difficilement estimable que les variables structurelles sur lesquelles se basent les critères d'éligibilité des régions peuvent affecter la croissance économique indépendamment des Fonds eux-mêmes⁸⁵. Par exemple, les régions dites "Objectif 1" sont sélectionnées en fonction de la faiblesse de leur PIB/ hab. et il est, dès lors, difficile de distinguer l'influence des Fonds Structurels de celle du retard économique lui-même, censé générer un processus de rattrapage de type néo-classique.

D'autre part, les effets de toute politique régionale ou industrielle peuvent prendre un certain temps pour se concrétiser. Que ce soit pour la construction d'infrastructures de transport ou le redéploiement d'un bassin industriel en déclin, il peut y avoir un important délai entre la planification et l'apparition de son impact de long terme dans les statistiques économiques. Or, la Politique de Cohésion dont nous allons chercher les effets n'a pas plus de quinze ans. Cela reste un délai relativement court et bien des résultats, en particulier des derniers exercices, pourraient encore apparaître dans le futur.

Nous reviendrons, tout d'abord, sur les différentes théories économiques présentées au premier chapitre pour voir, cette fois, dans quelle mesure la Politique de Cohésion va dans le sens de leurs recommandations respectives. Nous passerons ensuite à l'évaluation proprement dite de l'impact des investissements structurels européens sur la convergence régionale.

A. Les recommandations théoriques

Comme nous l'avons vu au premier chapitre, les théories les plus "optimistes", sur lesquelles nous ne nous attarderons pas, prédisent une convergence automatique et soutenue. Néanmoins, selon le modèle néoclassique de Solow (1956), un investissement public continu dans des secteurs productifs peut déplacer vers le haut le niveau de PIB/hab. d'état stationnaire et par là même accroître le taux de croissance. De son côté, la théorie de l'écart technologique⁸⁶ reconnaît l'effet positif sur la convergence d'une politique publique de soutien à la recherche scientifique et de promotion du progrès technologique. Mais aucune de ces interventions publiques n'est vue comme indispensable à la convergence.

D'autres auteurs pensent que la constitution d'un marché unique aura spontanément tendance à polariser l'économie et à creuser les disparités de richesse. Une intervention des pouvoirs publics est alors non seulement accueillie favorablement, mais elle s'avère même nécessaire à la convergence. Vont clairement dans ce sens, la théorie de la causalité cumulative⁸⁷, la théorie de pôles de croissance⁸⁸, les théories de la croissance endogène⁸⁹ ou encore la nouvelle géographie économique⁹⁰. Cependant, si chacune de ces théories s'accorde sur la nécessité d'une politique interventionniste, elles ne désignent pas pour autant les mêmes leviers d'action. Nous allons voir, en fonction des priorités affichées par la Politique de Cohésion, lesquelles de ces théories s'en rapprochent le plus.

Selon la théorie de la causalité cumulative, la polarisation de l'économie viendrait d'un cercle vicieux initié par la domination des forces centripètes sur les forces centrifuges. Les priorités d'action identifiées par Myrdal⁹¹ sont résolument redistributives et visent à inverser cette tendance naturelle. Il faudrait pour cela développer une véritable discrimination positive en faveur des régions en retard pour contrer le processus d'accumulation en faveur des pôles économiques. La politique régionale de l'Union Européenne semble globalement aller dans ce sens. D'abord, son degré de redistributivité important montre que la Commission Européenne a opté pour une approche similaire. Ensuite, on retrouve l'essentiel des recommandations de Myrdal⁹² dans les textes fondateurs des Fonds Structurels européens. A titre d'exemple, le

92 Pour rappel, Myrdal préconise le développement des infrastructures et l'intensification des investissements productifs dans les régions défavorisées.

règlement (CE) n°1261/1999 définit le champ d'application du Fonds de Développement Régional comme étant essentiellement un soutien aux investissements productifs, aux investissements en infrastructures et aux développements du potentiel endogène⁹³. Dans la réalisation, cela a notamment signifié un investissement⁹⁴ de plus de 23 milliards d'euros dans les infrastructures de transport pour l'exercice 1994-1999.

En revanche, la politique européenne ne semble guère s'inspirer de la théorie des pôles de croissance développée par Perroux (1958). Ce dernier donne en effet la priorité aux pôles de croissance dans l'espoir de générer des bénéfices de long terme pour l'ensemble de la région. Il n'est nullement spécifié par la Commission que certaines zones à fort potentiel de croissance jouiraient d'une priorité quelconque pour devenir des locomotives économiques locales. Néanmoins, comme nous l'avons vu, l'évolution économique régionale de l'Union semble en partie donner raison à François Perroux puisque des pôles de croissance⁹⁵ émergent dans les différents pays bénéficiaires des aides européennes, jouant un rôle moteur pour une zone d'influence plus vaste. Le paradoxe de "convergence divergente" sur lequel nous avions conclu la première partie trouve ici un soutien théorique assez net.

Les théories de la croissance endogène, pour leur part, prêtent aux politiques publiques un rôle important dans la détermination d'un taux de croissance de long terme. Par exemple, en considérant les infrastructures publiques et le capital humain comme faisant partie de la fonction de production, Barro (1990) montre qu'une augmentation de l'investissement public peut finalement accroître la croissance de l"économie. Les infrastructures publiques, la formation de la main d'oeuvre et l'innovation technologique sont les principaux leviers d'action que ces théories préconisent pour encourager la croissance des régions défavorisées. Les priorités de la politique régionale européenne correspondent relativement bien à ces recommandations puisque l'essentiel des Fonds Structurels (plus de 80%) est alloué aux quatre domaines suivants : "Environnement productif", "Infrastructures", "Recherche, développement technologique et innovation" et "Formation, création d'emplois et insertion sociale".

On peut reprocher aux théories de la croissance endogène de raisonner principalement en économie fermée et donc de ne pas assez tenir compte de l'impact des politiques publiques sur

93 Mesures de soutien aux initiatives de développement local et d'emploi et aux activités des petites et moyennes entreprises.

94 FEDER et Fonds de Cohésion combinés. 95 Ex: Madrid, Barcelone, Berlin, Dublin...

la localisation industrielle⁹⁶. Ce n'est pas le cas de la nouvelle géographie économique sur base de laquelle Martin (1999a) explique pourquoi le Marché Unique et l'Union Monétaire Européenne sont susceptibles d'exacerber les disparités économiques régionales. Selon lui, lorsque les barrières commerciales disparaissent et que les marchés s'ouvrent, l'activité économique a naturellement tendance à se concentrer en différents pôles. Les entreprises fondent en effet leurs décisions de localisation sur les économies d'échelles et les externalités positives d'agglomération dont elles pourront bénéficier. Lorsque la mobilité de la main d'oeuvre est faible, comme c'est le cas en Europe, cette polarisation économique conduit à de grandes disparités régionales en matière de chômage puis de richesse. Le rôle de la politique régionale est alors le suivant : "to bring jobs to the people, if the people do not go to the jobs" (Funck, Pizzati & Bruncko, 2003, p. 5).

D'autre part, la nouvelle géographie économique met en garde face à la constante diminution des coûts de transactions. D'un côté les régions périphériques peuvent voir leur attractivité s'améliorer, d'un autre, leur plus grande accessibilité peut les transformer en véritables proies pour le loup⁹⁷. Le rôle de la politique régionale sera alors de réduire ces risques en consolidant la structure industrielle des régions défavorisées, tout en limitant le désavantage qu'est l'éloignement par rapport au centre de l'Europe⁹⁸, par développement de réseaux de transport performants. La Commission Européenne a, semblerait-il, l'intention de relever le défi.

En résumé, la Politique de Cohésion européenne paraît plutôt rejoindre l'essentiel des théories que nous avons abordées. En tout cas, d'après la plupart de ces argumentations, une intervention publique devrait avoir un impact positif sur la croissance des régions aidées. Dès lors, nous pouvons, dans la foulée, nous demander si l'amélioration de la vitesse de convergence absolue depuis la fin des années quatre-vingt pourrait trouver là une partie au moins de son explication? Ce sera la toile de fond de la prochaine section.

97 Nous faisons référence, ici, aux spill-over effectx dont nous reparlerons plus longuement ultérieurement. Voir aussi chapitre 1 .B.4.

B. L'évaluation de l'impact de la Politique européenne de Cohésion sur la convergence régionale

Nous avons vu dans la première partie que la convergence régionale en Europe avait timidement redémarré vers le milieu des années 80. Cette époque coïncide justement avec le développement de la Politique européenne de Cohésion. De là à y voir un lien de cause à effet, il y a un pas que nous ne pouvons faire à ce stade. Le redressement de la convergence peut en effet être le résultat de quantité d'autres phénomènes structurels ou conjoncturels. Une estimation de l'impact des Fonds Structurels sur la convergence requiert, dès lors, une analyse bien plus approfondie. Un certain nombre d'auteurs s'y sont déjà employés sans nécessairement arriver à des conclusions concordantes. Essayons néanmoins de cerner ces tentatives.

Une fois de plus nous devons limiter le champ de nos investigations à un aspect particulier de la politique régionale européenne. Sans nier les multiples influences de la Politique de Cohésion ni la réussite microéconomique des projets, nous ne nous intéresserons ici qu'à son impact sur le processus de convergence régionale⁹⁹. Un travail comme celui de Bachtler & Taylor (2003) aide à prendre conscience de la complexité du rôle joué par les Fonds Structurels. Notre approche limitée du problème ne nous permettra donc en aucun cas de conclure à l'échec ou à la réussite d'ensemble des Fonds Structurels.

Dans la recherche de liens éventuels entre Politique de Cohésion et croissance du PIB/hab., on peut distinguer deux grandes approches radicalement différentes : d'une part l'évaluation par études économétriques ex-post, d'autre part, l'analyse par des modèles économiques se plaçant plutôt ex-ante. Comme auparavant, dans le cadre de ce travail, nous ne arrêterons pas sur les aspects techniques et méthodologiques de ces approches. Nous rappelons une nouvelle fois, que l'objectif est ici de réaliser une synthèse la plus complète possible de la littérature pour en dégager, dans la mesure du possible, les principales tendances.

Comme précédemment pour la convergence, nous privilégions ici le niveau régional car c'est à ce niveau qu'il y a débat. Cour & Nayman (1999) résument bien les raisons de notre choix : « Si toutes les études s 'accordent pour reconnaître que la politique régionale européenne contribue de façon significative au rattrapage économique des pays, certaines attirent

l'attention sur le fait que le soutien européen aux régions défavorisées peut ne pas atteindre l'objectif de cohésion régionale recherché. » (Cour & Nayman, 1999, p. 4).

Pour donner un premier aperçu de l'intensité du débat, voici l'un ou l'autre exemple de ce qu'on peut trouver dans la littérature. Du côté de la Commission Européenne, on peut trouver l'affirmation suivante : "Les résultats positifs de la politique régionale en termes de cohésion sont identifiables et identifiés. C'est un avis général pratiquement indiscutable. L'évaluation de la contribution (des Fonds Structurels) à la cohésion et à la réduction des disparités est extrêmement positive." (Commission Européenne, 2003a). Boldrin & Canova (2001, p. 242) ont un tout autre discours : "Si le véritable objectif de la politique régionale est de favoriser la croissance des régions les plus pauvres et d'encourager la convergence, alors les politiques adoptées par l'Union ne sont pas justifiables à la lumière des théories économiques récentes et des preuves statistiques." Ces auteurs appellent à "la révision immédiate et drastique des politiques économiques régionales". Basile, de Nardis & Girardi (2001, p. 24), de leur côté, simplifient un peu (trop) la situation : "En général, il y a une large divergence entre le jugement (positif) de la Commission Européenne et celui (plus critique) exprimé par les autres travaux. " Essayons, pour notre part, d'y voir un peu plus clair.

Les divergences entre les conclusions étant très importantes, nous avons choisi de présenter successivement les travaux obtenant des résultats plutôt positifs, puis les études arrivant à des conclusions plus négatives quant à l'influence de la Politique de Cohésion sur le processus de convergence régionale. Nous avons renoncé à une présentation sous forme de tableau, car les résultats dégagés ici s'y prêtent moins que les estimations de la convergence.

Dans cette catégorie, on rencontre des évaluations basées sur des modèles macroéconomiques, mais aussi plusieurs études économétriques.

A notre connaissance, la plupart des simulations macroéconomiques prêtent un rôle important aux Fonds Structurels dans le processus de convergence à l'échelle européenne. HERMES, HERMIN ou QUEST sont autant de modèles sensés permettre de mesurer l'impact macroéconomique des Fonds Structurels. La Commission Européenne, de même qu'un certain

nombre d'auteurs "indépendants"¹⁰⁰, ont ainsi modélisé l'influence des Fonds européens sur la croissance régionale. Une telle modélisation présente indéniablement certains avantages. Elle permet notamment de comparer la situation actuelle avec ce qu'elle aurait été en l'absence de Fonds Structurels. Pourtant, alors que la Commission fonde l'essentiel de son discours sur des simulations macroéconomiques de ce type, ce genre d'approche a été vivement critiqué :

- Pour Cappelen et al. (2003), de telles estimations dépendent excessivement des hypothèses sous-jacentes au modèle. La relation entre les causes et les effets est postulée. Les suppositions sur lesquelles sont construites le modèle peuvent influencer considérablement le résultat et ainsi conduire à des conclusions erronées.

- De l'aveu même de la Commission Européenne¹⁰¹, les bases de données existantes ne permettent pas d'appliquer de manière efficace les modèles macroéconomiques à l'analyse des régions. A l'heure actuelle, la simulation ne peut être employée de façon pertinente qu'à l'étude de la convergence au niveau national.

- Selon Ederveen et al. (2002), l'emploi de modèles macroéconomiques ne donne qu'une idée des effets potentiels, naturellement positifs, des Fonds Structurels. Les résultats sont obtenus de façon "indirecte" et la simulation n'intègre aucune des nombreuses complications qui peuvent intervenir dans la réalité. Elle part du principe que l'intégralité des Fonds est effectivement transformée en investissement public productif. Nous reviendrons par la suite sur ces "imprévus" qui affaiblissent l'efficacité des Fonds.

- Enfin, Cour & Nayman (1999) estiment que les modèles reposent sur des simulations de ce qu'aurait été la situation en l'absence de politique structurelle. Selon eux, cela permet, au mieux, d'envisager un futur de court terme mais certainement pas d'appréhender des effets à moyen et long terme.

1.2. Les études économétriques

Malgré l'intérêt grandissant pour la convergence régionale en Europe, les études économétriques de l'impact des Fonds Structurels sur la croissance régionale sont relativement peu nombreuses. Parmi celles qui présentent des résultats résolument positifs, on retiendra surtout les suivantes :

100 Voir parmi d'autres: Hallet (2002), Sosvilla-Rivero, Bajo-Rubio & Díaz-Roldán (2004), Gaspar & Pereira (1992), Pereira (1999), Goybet & Bertoldi (1994) ou encore Bradley, Herce & Modesto (1995)

101 Voir 6^èmerapport périodique sur la situation et l'évolution socioéconomique des régions (1999)

Tout d'abord, comme on pouvait s'y attendre, la Commission Européenne (2004)¹⁰², trouve un taux de convergence nettement supérieur pour les 55 régions bénéficiant du statut Objectif 1 depuis 1988. Avant cette date, en l'absence de véritable soutien européen, ces mêmes régions retardataires ne montraient aucun signe de rattrapage. Les résultats obtenus par la Commission (2004, p. 146) sont "idéals" : "Parmi les régions d'Objectif 1, celles qui avaient le niveau de PIB par habitant le plus bas ont eu tendance à avoir la croissance la plus rapide aussi bien entre 1988 et 1994 que entre 1994 et 2001."

Selon Cour & Nayman (1998), les régions les plus défavorisées affichent un taux de croissance nettement supérieur à toutes les autres. Ils dressent un bilan tout aussi positif que la Commission puisque, dès la première période de programmation, ils trouvent un impact significatif des Fonds Structurels sur la convergence. "Lorsqu'on introduit les Fonds Structurels dans l'équation de convergence, il apparaît que ces derniers ont un impact positif important : ils expliquent la moitié de la convergence observée sur la période 1989-1993." (Cour & Nayman, 1999, p. 3).

Fayolle & Lecuyer (2000)¹⁰³ sont déjà plus nuancés. Ils ont développé une estimation originale de l'évolution des différentes régions par rapport à ce qu'ils considèrent être la région leader : la région de Hambourg¹⁰⁴. Ils ont ainsi construit un indicateur de rattrapage et cherchent l'influence que certains facteurs peuvent avoir sur celui-ci. "Quelles que soient les autres variables introduites, la dotation en Fonds Structurels influence significativement et positivement la performance de rattrapage" (Fayolle & Lecuyer, 2000, 189). Ce résultat semble cependant uniquement attribuable aux Fonds Structurels d'Objectif 1. Par ailleurs, certaines appartenances nationales apparaissent significativement handicapantes. En particulier, la mauvaise qualité de la coordination entre les instances communautaires, nationales et territoriales contrecarre sérieusement l'efficacité des Fonds Structurels.

Parmi les études mesurant directement l'impact de la Politique de Cohésion sur la croissance régionale, le recours à une régression de f3-convergence conditionnelle est certainement une des techniques les plus utilisées. En effet, on peut intégrer, dans l'équation (3) de f3- convergence conditionnelle (voir chapitre 2), une variable reflétant la dotation en Fonds Structurels ou l'éligibilité à un Objectif spécifique. Le signe et la significativité du paramètre

104 L'objectif est donc ici d'estimer le rattrapage par rapport à la région la plus riche et non plus la convergence vers une moyenne européenne. Généralement, les régions les plus riches ont une croissance économique supérieure à la moyenne européenne. Un rattrapage significatif des régions pauvres ne peut, dès lors, se traduire ici que par une convergence vers la moyenne européenne.

de cette variable traduiront son influence sur la convergence. Suivant cette méthode pour la période 199 1-1996, Capron (2000) trouve un lien étroit entre croissance régionale et Fonds Structurels. "La politique structurelle communautaire pourrait être à l'origine d'une accélération de un à deux points de pourcentage annuel du processus de convergence régionale au niveau NUTS II." (Capron, 2000, p. 231). Toutefois, si la politique communautaire renforce le processus de convergence entre Etats membres, elle n'y contribue pas de manière uniforme au niveau régional. Par rapport à d'autres, certaines régions semblent tirer nettement mieux profit des Fonds mis à leur disposition.

Enfin, pour la période 1980-1997, Cappelen et al. (2003) construisent, sans la nommer, une régression très proche de la f3-convergence conditionnelle¹⁰⁵. La nouvelle Politique de Cohésion étant en vigueur à partir de 1989, ils définissent deux sous-périodes allant respectivement de 1980 à 1988 et de 1989 à 1997. Parmi le grand nombre de variables intégrées à la régression, une "time-slope dummy" permet d'identifier les changements de comportements des autres variables entre les deux sous-périodes. Les résultats obtenus sont clairs et robustes : les Fonds européens jouent un rôle nettement plus important au cours de la seconde sous-période, ce qui tend à confirmer la réussite de la réforme de 1989. Depuis lors, "Les aides régionales européennes ont un impact significatif et positif sur la croissance des régions européennes. Elles contribuent ainsi à une plus grande égalité de productivité et de revenu en Europe." (Cappelen, Castellacci, Fagerberg & Verspagen, 2003, p. 640). Toutefois, l'efficacité des Fonds structurels semble dépendre du niveau de développement de la région qui en bénéficie. Leur impact sur la croissance régionale apparaît en effet plus marqué pour les régions plus développées que pour celles qui sont plus démunies.

Dans l'ensemble, ces différentes études économétriques concluent à un impact positif et significatif des Fonds Structurels sur la convergence régionale. Toutefois, si on laisse de côté l'évaluation réalisée par la Commission elle-même, cette influence apparaît souvent conditionnée par l'un ou l'autre facteur comme l'appartenance nationale, le niveau de richesse initial ou la qualité des institutions. La Politique de Cohésion ne parviendrait donc pas au même degré d'efficacité dans toutes les régions.

2. Les évaluations plutôt négatives

Nous allons maintenant aborder des études présentant un tout autre bilan de l'impact de la Politique de Cohésion sur la convergence régionale. Toutefois, parmi ces travaux aux

conclusions plus négatives, le discours peut aller du plus radical au plus nuancé. Nous procéderons dans cet ordre pour les présenter.

Peu d'études arrivent à des conclusions totalement négatives ne reconnaissant absolument aucun impact positif des Fonds Structurels sur la croissance. On compte parmi celles-ci les travaux réalisés par Basile, de Nardis & Girardi (2001) et surtout par Boldrin & Canova (2001). Ce dernier article en particulier est régulièrement cité et représente, en quelque sorte, le fer de lance de l'opposition à la Politique de Cohésion.

Boldrin & Canova (2001) trouvent, en effet, pour la période de 1980 à 1996, une situation régionale européenne extrêmement stable. En dehors de quelques "miracles" et "désastres" économiques, ils n'observent ni convergence ni divergence entre les régions. Pour eux, le développement de la Politique de Cohésion à la fin des années quatre-vingt n'aurait eu aucun impact et les régions bénéficiaires des Fonds Structurels ne manifesteraient aucun signe de rattrapage. Selon ces deux auteurs, les motivations sous-jacentes à la politique européenne sont d'ordre politique et non économique. La Politique de Cohésion ne fait, dès lors, que redistribuer une partie du revenu sans espérer avoir la moindre influence sur le taux de croissance. Cette étude a été vivement critiquée par Funck, Pizzati & Bruncko (2003) et par Cappelen et al. (2003).

En fait, la grande majorité des travaux économétriques arrivant à une conclusion plutôt négative sont nettement plus nuancés. Certains, comme Herz (2002) ou Solanes & MaríaDolores (2001) trouvent un impact non significatif ou extrêmement faible. Dans de tels cas de figure, les Fonds Structurels ne semblent pas avoir de véritable influence sur la convergence. Mais d'autres travaux ne s'arrêtent pas là. Après avoir observé la même "inefficacité absolue" de la Politique de Cohésion, certains auteurs découvrent que son impact est en fait conditionné par d'autres facteurs.

Ainsi, selon Lebre de Freitas, Pereira & Torres (2003), dans l'ensemble, les régions NUTS II bénéficiant du statut Objectif 1 n'obtiennent pas un taux de croissance supérieur aux autres pour la période 1990-2001. Ils arrivent à ces résultats en intégrant à l'estimation de f3- convergence conditionnelle une variable dummy contrôlant l'éligibilité à l'Objectif 1. Cependant, l'influence de la qualité des institutions nationales et régionales semble très importante. Ces résultats les amènent à la conclusion que la bonne gestion des Fonds Structurels est bien plus déterminante que la simple réception des aides. La Politique de Cohésion ne serait donc efficace qu'en présence d'institutions de qualité.

Pour la période 1960-1995 au niveau NUTS I, des économistes du CPB¹⁰⁶ de La Haye, obtiennent, à l'aide de régressions de f3-convergence conditionnelle des résultats similaires. Ainsi, selon Ederveen, de Groot & Nahuis (2002), les Fonds Européens de Développement Régional ne seraient que conditionnellement efficaces. Ce n'est que combinés à des instituions publiques de qualité et à un degré élevé d'ouverture¹⁰⁷ de l'économie que ces Fonds influenceraient positivement la croissance.

Bien qu'il trouve une convergence régionale forte et significative pour la période 1992-1999, Stoianov (2002) observe que tous les paramètres liés aux Fonds européens sont non significatifs. Il conclut dès lors que la convergence semble plus dépendre de la rigueur des institutions publiques, de la stabilité macroéconomique, de la capacité d'adaptation au marché unique ou du niveau technologique que de la simple réception de Fonds Structurels ou de Cohésion.

Pour la période 1989-1999, Dall'erba & Le Gallo (2003)¹⁰⁸ utilisent dans un premier temps une estimation de f3-convergence conditionnelle qui les conduit à la conclusion que les Fonds Structurels n'exercent pas d'influence significative sur le processus de convergence. Dans un second temps, une "Spatial Weight Matrix" leur permet de prendre en compte des influences et des interdépendances spatiales dont nous avons déjà parlé plus tôt. Ils identifient ainsi une forte autocorrélation spatiale, ce qui signifie que la croissance d'une région est largement influencée par la croissance des régions qui l'entourent. Il apparaît aussi que les régions riches du centre de l'Europe¹⁰⁹ ont un effet de diffusion nettement plus puissant que les autres. En y regardant de plus près, l'effet de diffusion et d'entraînement des régions centrales ne semble atteindre que les régions périphériques les plus proches du coeur du continent. Pour ces régions "intermédiaires", les Fonds semblent jouer pleinement leur rôle et leur permettre de rejoindre le "club" des régions les plus avancées. Par contre, les régions les plus éloignées, comme le Sud de l'Italie ou certaines régions portugaises et grecques apparaissent totalement isolées de la dynamique continentale. Les Fonds Structurels alloués aux régions hyperpériphériques sont donc largement insuffisants pour leur permettre de surmonter leurs handicaps. Les auteurs penchent, dès lors, pour l'hypothèse de "clubs de convergence" distincts pour les régions hyper-périphériques et pour les régions centrales et avoisinantes. Ils confirment ainsi les estimations de Beine & Jean-Pierre (2000) ainsi que de Baumont et al.

107 Le degré d'ouverture d'une économie est calculé par le rapport de la somme des importations et des exportations sur le PIB.

109 Il s'agit essentiellement du Benelux, du Nord Est de la France et de l'ex-Allemagne de l'Ouest.

(2002) pour lesquels l'impact global des Fonds n'est pas significatif et leur efficacité conditionnée par le développement et le dynamisme des régions environnantes.

En résumé, la plupart des études dites négatives trouvent au mieux, pour la Politique de Cohésion, une efficacité conditionnée par différents facteurs comme la qualité des institutions, l'appartenance nationale, le degré d'ouverture de l'économie ou la situation géographique par rapport au centre de l'Europe. Ce qui importe ici, c'est que peu d'études reconnaissent que la simple perception de Fonds Européens joue un rôle significatif sur la croissance.

Au terme de ce chapitre, il semble, en tout cas, impossible de tirer une conclusion nette et précise à propos de l'impact réel ou potentiel de la Politique de Cohésion sur la convergence régionale. Si certaines études nous paraissent plus pertinentes et plus fouillées que d'autres, comme par exemple Cappelen et al. (2003) ou Dall'erba & Le Gallo (2003), elles ne vont pas nécessairement dans le même sens. Comme l'écrit Bradley (2002) : "Quiconque attend une réponse simple et unique à la question : "Quel est l'impact de la Politique de Cohésion sur le PIB régional?" sera forcément déçu." (Bradley, 2002, p. 5).

De ces différents résultats, une tendance se dégage néanmoins : si influence positive il y a, celle-ci serait plus importante pour les régions plus développées. En effet, les régions les plus favorisées semblent, en général, collectionner les facteurs influençant positivement l'efficacité des aides européennes. Comme dit Martin (1998), si les dépenses structurelles ont renforcé la convergence entre pays, c'est en accélérant la croissance des régions déjà favorisées des pays pauvres.

Chapitre 5 : Les facteurs d'efficacité et de distorsion de

la Politique de Cohésion

Nous avons vu que l'évaluation de l'impact de la Politique de Cohésion sur la convergence demande beaucoup de nuances. Suivant le point de vue adopté, la méthode employée ou l'échantillon étudié, on peut arriver à des résultats assez variables. Cette variabilité renvoie largement à une série de conditions et circonstances dans lesquelles la politique européenne est concrètement mise en oeuvre. Nous allons maintenant synthétiser les principaux facteurs explicatifs de la réussite ou de l'échec de la Politique européenne de Cohésion.

On peut d'abord identifier les atouts ou les handicaps propres à chaque région et déterminant la réceptivité de celle-ci à l'aide européenne. Ce sont des caractéristiques inhérentes à chaque région permettant ou empêchant les Fonds européens d'influer sur la croissance économique. Ensuite, il y a, ce que l'on peut appeler, les complications qui viennent perturber l'efficacité des aides européennes et qui peuvent expliquer certains échecs. Il s'agit plutôt de tournures prises par les évènements plutôt que de caractéristiques régionales. Nous présenterons ainsi les effets pervers induits par l'intervention européenne de même que certains problèmes liés à la concrétisation de la Politique de Cohésion.

A. Les facteurs conditionnant l'impact des Fonds Structurels sur la convergence

Comme le montrent notamment Cappelen et al. (2003), l'impact économique des aides régionales européennes dépend considérablement de la réceptivité de l'environnement bénéficiaire. Nous avions déjà vu, avec l'introduction de country dummy variables dans les estimations de f3-convergence, que l'appartenance nationale est un facteur conditionnant significativement la convergence. Nous allons voir à présent que la "nationalité" d'une région est importante à plusieurs égards. En effet, la plupart des autres facteurs déterminants y sont étroitement liés.

La toute grande majorité des projets pour lesquels les Fonds Structurels interviennent sont le résultat d'un partenariat entre plusieurs bailleurs de fonds, publics au niveau régional et/ou national, privés et européens. En vertu de la règle de l'additionnalité, le taux de participation des Fonds est plafonné selon la région et l'Objectif dont elle relève. L'ampleur du

cofinancement peut donc être très variable, ce qui peut, notamment, atténuer l'impact redistributif dont nous avons parlé plus tôt. "Lorsque le coût total des projets est pris en considération, la redistribution équitable que nous avons observée au niveau européen disparaît." (Basile, de Nardis & Girardi, 2001, p. 23). Mais l'ampleur du cofinancement modifie aussi naturellement l'impact final de la Politique de Cohésion sur la croissance régionale. Malheureusement, les moyens dont une région dispose pour compléter l'investissement européen dépendent généralement de la situation économique initiale de celle-ci. "Les régions riches sont plus à même d'accompagner les Fonds Structurels ... Il est rare que les cofinancements parviennent à doubler la mise européenne pour les régions pauvres alors qu'ils peuvent la tripler ou la quadrupler pour des régions de richesse moyenne ou élevée." (Fayolle & Lecuyer, 2000, p. 179). Evidemment, l'appartenance nationale influence largement la capacité d'investissement d'une région. Par exemple, les pays riches ont tendance à se montrer plus généreux à l'égard des régions qui, dans une perspective nationale, sont plus pauvres.

Parmi les facteurs influençant l'efficacité de la Politique de Cohésion, on compte aussi la qualité des institutions et le degré de décentralisation politique et institutionnel. Stoianov (2002) et Lebre de Freitas, Pereira & Torres (2003) ont montré que la qualité des institutions conditionne à la fois la bonne gestion mais aussi l'obtention des Fonds. Certains auteurs insistent sur la transparence des administrations publiques et sur l'éventuelle présence de corruption en leur sein. Mais si la qualité des institutions semble déterminante, elle reste difficilement quantifiable et comparable. En revanche, Fayolle & Lecuyer (2000), mais surtout Vanhove (2000) et Taylor & Wren (1997) ont mis en évidence la nécessité d'une gestion locale autonome des Fonds européens. Officiellement, les autorités régionales sont sensées être l'interlocuteur privilégié de l'Union Européenne. Cependant, certains Etats membres (par exemple la France) préfèrent centraliser le pouvoir de décision et traiter directement avec les institutions européennes. Or, les priorités et les sensibilités ne sont certainement pas toutes identiques en Corse et à Paris.

Pour Quah (1996c) et Dall'Erba & Le Gallo (2003), ce sont, avant tout, des facteurs proprement territoriaux qui conditionnent l'efficacité des aides européennes : situation géographique par rapport au centre de l'Europe, proximité de pôles économiques de niveau continental, connexion à un réseau international de transport, externalités entre régions mitoyennes, etc. Nous ne reviendrons pas davantage sur ces facteurs spatiaux dont nous avons déjà discuté lors de la critique de la f3-convergence.

Si les auteurs insistent tantôt sur l'un ou l'autre facteur, l'appartenance nationale semble être le meilleur indicateur synthétique de ces différents facteurs, une sorte de "boîte noire" dont parlaient Cuadrado-Roura et al. (2000). Malheureusement, comme on pouvait s'y attendre, les études ne s'accordent pas tout à fait sur les appartenances nationales favorisant (ou freinant) l'efficacité des Fonds Structurels. Pour Ederveen, de Groot & Nahuis (2002), les pays présentant les conditions les plus défavorables pour recevoir des Fonds européens sont la Grèce, l'Espagne, l'Italie et le Portugal et dans une moindre mesure la France. La mauvaise qualité des institutions, le niveau de corruption et leur faible ouverture économique annihileraient, dans ces pays, l'influence des aides européennes sur la croissance régionale. Selon Fayolle & Lecuyer (2000), les appartenances nationales les plus handicapantes seraient françaises, italiennes, britanniques et espagnoles. Pour Dall'erba & Le Gallo (2003), les régions hyper-périphériques présentent un handicap tel qu'il est insurmontable dans le cadre actuel de la Politique de Cohésion. Globalement, "il semble que les Fonds soient les moins efficaces là où on en a le plus besoin." (Cappelen et al., 2003, p. 640).

B. Les effets pervers de la Politique de Cohésion

Venons-en à présent aux complications qui peuvent surgir lors de la mise en oeuvre de la Politique de Cohésion. Ces "imprévus" dont les modèles macroéconomiques ne peuvent tenir compte et ont pourtant un certain pouvoir explicatif quant à l'impact des Fonds européens sur la convergence.

Selon Puga (2001), Cour & Nayman (1999) ou Dall'erba & Le Gallo (2003), l'une des principales complications résultant de la Politique de Cohésion est le spillover effect. Près d'un tiers des Fonds Structurels et deux tiers des Fonds de Cohésion sont consacrés aux infrastructures de transport considérées par la Commission Européenne comme un input majeur de la fonction de production et donc comme un outil de développement. Mais Vickerman et al. (1999) montrent que le réseau de transport européen est de plus en plus composé de connexions de type hub-and-spoke (centre et rayons). Autrement dit, les principaux projets de transport visent à relier entre eux les grands pôles économiques¹¹⁰. Pour la nouvelle géographie économique, en présence d'une main d'oeuvre peu mobile et en l'absence de fortes variations de salaires, une telle évolution peut avoir des effets néfastes pour les régions pauvres proches du réseau. Martin (2000), notamment, a montré que ce type

110 Particulièrement dans le cadre du "Trans-European Transport Network" (TEN-T) comprenant 14 projets prioritaires et un grand nombre de plus petits projets visant à faire disparaître les principaux goulots d'étranglement du continent.

de réseau favorise les gros pôles vers lesquels l'activité économique a tendance à migrer. Ces concentrations deviennent de véritables centres stratégiques incontournables. Les firmes qui s'y localisent profitent des externalités positives de l'agglomération tout en faisant face à moins de coûts de transaction. Il est, en effet, plus facile d'atteindre n'importe quel endroit lorsque qu'on se trouve au carrefour de plusieurs axes plutôt que simplement le long d'un de ceux-ci.

Le désenclavement des régions les plus déshéritées peut donc avoir d'importants effets pervers s'il se fait sans étoffer leur tissu industriel. Par exemple, Faini (1983) a démontré que la réduction des coûts de transport entre l'Italie du Nord et du Sud durant les années cinquante avait accéléré la désindustrialisation du Mezzogiorno qui avait ainsi perdu la protection dont il jouissait auparavant. Pour l'ensemble de l'Union Européenne, Vickerman et al. (1999) et Martin (2000) s'accordent pour affirmer que la promotion de la croissance globale par des réseaux de transport interrégionaux peut ne bénéficier qu'aux régions déjà favorisées, principalement du centre de l'Europe. Soulignons tout de même que si les infrastructures de transport entre régions peuvent léser les régions les plus vulnérables, ce n'est pas le cas des infrastructures locales intra-régionales.

Dans un autre registre, pointons aussi le principe d'additionalité sur lequel s'appuient les Fonds Structurels : les Fonds européens ne peuvent, en aucun cas, entraîner une diminution des aides nationales aux régions concernées. Les exigences de cofinancement n'empêchent pourtant pas toujours, dans la pratique, un phénomène de crowding out¹¹¹. Il arrive inévitablement que des aides européennes se substituent aux financements nationaux. La tentation peut en effet être grande de réorienter des fonds nationaux initialement alloués aux régions déshéritées puisque l'Union Européenne "se charge" du développement régional. Vu la diversité des taux de cofinancement, il est tout à fait possible qu'une des conséquences du soutien européen au développement d'une région retardataire soit le retrait partiel des aides nationales à cette région. Bachtler & Taylor (1996) prétendent même que le cofinancement exigé par la Commission n'est qu'un pur exercice administratif, non respecté dans les faits. Ederveen et al. (2002) ont tenté d'estimer l'ampleur de ce phénomène de crowding out, c'està-dire de voir si les régions défavorisées auraient reçu plus d'aides de la part de leurs autorités nationales en l'absence de Fonds européens. D'après cette étude, dans les 31 régions liées à l'Objectif 1, un euro d'aide européenne diminue en moyenne les transferts nationaux de 17 centimes.

111 Voir notamment Dignan (1995), Bachtler & Taylor (1996), Ederveen & Gorter (2002), Ederveen et al. (2002) ou encore Stoianov (2002)

Le principe d'additionalité peut être la source d'un autre souci. Comme le souligne Stoianov (2002), les régions les plus nécessiteuses peuvent parfois rencontrer de sérieuses difficultés pour rassembler les sommes nécessaires au cofinancement des projets. Devant l'attrait des Fonds européens, les pouvoirs publics locaux peuvent être tentés de fournir un effort budgétaire considérable pour parvenir au cofinancement requis. Ces efforts, uniquement destinés à décrocher les aides européennes, peuvent relever davantage de raisonnements opportunistes et nuire en fin de compte à la croissance de la région.

Les critères de sélection établis par la Commission Européenne pour décider de la participation à un projet peuvent avoir certains effets pervers assez proches du problème précédent. Les autorités régionales peuvent, en effet, être davantage animées par le souci d'obtenir des Fonds plutôt que par la croissance et le développement régional proprement dit. Ce comportement de rent seeking évoqué par Ederveen & Gorter (2002) consiste à proposer des projets susceptibles d'attirer des aides extérieures plutôt que les projets les plus porteurs pour une région. C'est alors une sorte de jeu de séduction dont l'objectif ultime est d'attirer un maximum de fonds extérieurs. Cette pratique, courante et bien connue dans les pays en développement, est évidemment la hantise de tous les bailleurs de fonds.

Dans un autre registre, selon Boldrin & Canova (2001), la Politique de Cohésion aurait pour principal effet de retarder la convergence en réduisant encore davantage la mobilité de la main d'oeuvre européenne. Les Fonds Structurels encourageraient la main d'oeuvre des régions les plus pauvres à y rester plutôt que de migrer vers les régions les plus développées. Le processus d'égalisation des salaires s'en verrait sérieusement affaibli de même que la convergence qui en découle.

Pour d'autres auteurs, l'absence de résultats tangibles s'expliquerait davantage par la modestie des moyens mis en oeuvre et par l'éparpillement des efforts consentis. Ainsi, selon Buzelay (1996), la faiblesse des résultats peut s'expliquer par l'insuffisance des moyens financiers octroyés aux régions couvertes par l'Objectif 1. Il faut reconnaître que si la politique régionale européenne représente une part importante du budget de l'Union Européenne, les Fonds Structurels restent souvent bien modestes relativement aux transferts observés dans le cadre de politiques régionales menées au niveau national. Stoianov (2002) va dans le même sens et rend le faible niveau général de financement responsable des piètres résultats enregistrés.

Beaucoup pensent que le saupoudrage des ressources et le manque de concentration des énergies observé lors des deux premières périodes de programmation¹¹² ont conduit à d'importants gaspillages. Ce n'est qu'en 2000 que la Commission a entrepris de mieux cibler ses efforts en diminuant le nombre d'Objectifs au profit des régions les plus nécessiteuses. Cependant, pour Vanhove (2000), l'éparpillement demeure trop grand. Selon Bachtler & Turok (1997), les Initiatives Communautaires que nous avons déjà évoquées incarnent véritablement ce gaspillage. Ils les estiment totalement superflues : s'attaquant aux mêmes problèmes que les programmes régionaux et sectoriels, elles seraient de tailles trop modestes pour espérer avoir le moindre impact significatif et surtout elles créeraient un surcroît de bureaucratie inutile.

Plusieurs des remarques ci-avant renvoient au débat entre équité et efficience introduit par la nouvelle géographie économique. "D'un point de vue global, même si l'apport des Fonds Structurels est profitable aux régions pauvres, il peut être économiquement plus efficace d'investir ces ressources dans des régions plus riches oil les taux de rendements sont supérieurs." (Cour & Nayman, 1999, p. 3). La question est donc la suivante : les Fonds Structurels doivent-ils, dans l'espoir d'un futur effet de propagation, accentuer le rôle de locomotives de certains pôles ou bien est-il préférable de réduire les inégalités régionales le plus rapidement possible au risque d'obtenir un taux de rendement social nettement plus faible? La Politique de Cohésion renforce-t-elle la tendance spontanée à la polarisation intra pays ou bien, dans un souci d'équité (immédiate), s'obstine-elle à contrecarrer cette évolution?

Le degré de redistributivité élevé que nous avons constaté plus haut laisse penser que la Commission, dans le cadre de sa politique régionale, a résolument pris le parti de l'équité plutôt que de l'efficience. Pour De la Fuente & Vives (1995), les efforts de redistribution ont un véritable coût d'efficience. Pour illustrer cela, ils présentent le cas espagnol : si tout l'investissement public espagnol avait été alloué aux régions selon les principes redistributifs des Fonds Structurels, la réduction des inégalités aurait été deux fois supérieure, mais le PIB aurait été inférieur de 1,2%. Pissarides & Wasmer (1996) arrivent aux mêmes conclusions en se penchant sur le cas du Portugal, où l'effet des infrastructures de transport sur l'investissement privé y apparaît beaucoup plus important dans les régions relativement plus riches.

Pour Martin (1998), le taux de rendement social¹¹³ des projets financés par l'Union Européenne est en général relativement faible. Cela s'explique, entre autres, par des distorsions dans l'analyse coûts-bénéfices : les régions observeraient le bénéfice total d'un projet, mais ne tiendraient pas compte des aides européennes lors de l'évaluation des coûts. D'autre part, il faut bien admettre, dans une certaine mesure, que cela correspond à la philosophie de la Politique de Cohésion : permettre la réalisation de projets qui, autrement, n'auraient pas été entrepris.

Si le degré de redistributivité des Fonds Structurels est important, il ne signifie pas pour autant l'abandon du souci d'efficience. "Des considérations d'efficience peuvent inciter à limiter la redistribution primaire associée aux Fonds Structurels. " (Fayolle & Lecuyer, 2000, p. 192). Ainsi certaines régions, relativement riches, sont parfois assez bien dotées en Fonds Structurels, car on nourrit l'espoir d'en faire des leaders économiques capables d'entraîner la croissance nationale et celle des régions déshéritées environnantes. Cette option a, par exemple, été préconisée pour l'Irlande et l'Espagne¹¹⁴. Une répartition plus redistributive des Fonds Structurels réduirait sans doute certaines inégalités régionales, mais pourrait, par la même occasion, freiner la croissance collective.

Conclusions

L'objectif initial de ce mémoire était d'appréhender l'évolution des disparités régionales dans l'Union Européenne au cours de ces dernières décennies et d'évaluer le rôle joué par la Politique européenne de Cohésion en vue de réduire celles-ci.

Après avoir constaté d'importantes divergences d'opinions et de prévisions dans la littérature théorique, nous avons cherché à retracer l'évolution des disparités de PIB/ hab. au niveau régional en Europe. La compilation d'un nombre important d'études déjà réalisées sur le sujet nous a permis de dégager certaines tendances assez nettes.

Ainsi, après avoir décru jusqu'au milieu des années septante, la convergence régionale a pratiquement disparu pendant une dizaine d'années pour timidement redémarrer à la fin des années quatre-vingt et progresser doucement depuis lors. Au niveau national, la situation est sensiblement différente puisque les disparités de richesse ont diminué à un rythme nettement plus soutenu depuis la seconde guerre mondiale. Cette différence de vitesse de convergence entre le niveau régional et national indique que toutes les régions sont loin de connaître le même rythme de croissance. Plus particulièrement, ce premier niveau d'analyse suggère que seule une minorité de régions défavorisées sont en train de rattraper significativement la moyenne européenne.

L'examen de la convergence conditionnelle (avec country dummy variables) est venu confirmer cette première interprétation. En effet, la convergence entre régions d'un même pays est apparue plus faible que la convergence globale au niveau européen. En outre, cet écart s'est considérablement accentué depuis la fin des années quatre-vingt. Le "paradoxe de convergence divergente" est alors devenu une hypothèse majeure. Le taux de convergence absolue relativement faible au niveau régional serait le résultat d'un double mouvement : une forte convergence inter-pays emmenée par un petit nombre de régions, conjuguée, dès lors, à une sensible divergence au sein de certains pays. Autrement dit, les résultats encourageants de plusieurs pays retardataires seraient le fait de quelques régions "leaders" particulièrement dynamiques qui auraient tendance à creuser l'écart avec les autres régions de leurs pays respectifs, incapables de suivre ce rythme de croissance.

Il restait alors à estimer le rôle joué par la Politique de Cohésion dans cette évolution. Nous avons constaté qu'en dépit d'une majorité de prévisions théoriques favorables, les évaluations

empiriques de l'impact des Fonds Structurels sur la convergence présentaient des résultats assez mitigés. De ce débat pour le moins animé, il nous a semblé que nous pouvions néanmoins conclure à la conditionnalité de l'efficacité de la Politique de Cohésion dans son objectif de réduction des disparités. En effet, au-delà de la diversité des appréciations, la majorité des travaux tendent à s'accorder sur l'importance majeure d'une série de facteurs, souvent corrélés à l'appartenance nationale, pour obtenir un impact significativement positif des Fonds européens sur la croissance.

Nous voudrions, ici, nous arrêter un instant sur le cas assez troublant du Hainaut. Sur base de ces dernières considérations, la province devrait afficher de bonnes performances, puisque la plupart des facteurs identifiés comme conditionnant l'impact des Fonds Structurels sur la croissance s'y trouvent rassemblés. Situé au coeur du continent et disposant de réseaux de transport parmi les plus denses, le Hainaut jouit également d'institutions très décentralisées. Enfin, le PIB/hab. de la Belgique, largement supérieur à la moyenne européenne ainsi que la proximité des pôles économiques flamands et d'une région lilloise en plein redécollage devraient avoir quelques effets de contagion.

Pourtant, le Hainaut présente des résultats relativement médiocres tant sur la scène nationale que par rapport à la moyenne des régions bénéficiant des aides Objectif 1. Au niveau national, Monfort, Thomas & Wunsch (2000) observent un processus de divergence intra-pays se traduisant par des disparités régionales plus marquées en 2000 que quinze ans auparavant. A l'échelle européenne, alors que le PIB/hab. de la province atteignait 77% de la moyenne communautaire au moment d'accéder au statut de région Objectif 1 en 1993, il ne représentait plus que 69,1% de celle-ci en 2001. Pour la période 1995-2001, la croissance économique hennuyère a été largement inférieure aux plus mauvais résultats régionaux recensés en Grèce ou au Portugal¹¹⁵. "Bien que près de dix ans se soient écoulés depuis la mise en oeuvre d'une politique forte de redéploiement économique de la province, si l'on perçoit un frémissement, celui-ci reste fragile et réversible. On ne peut encore conclure à ce stade que les interventions aient infléchi significativement la trajectoire de la croissance hennuyère" (DUBLEA-CERT & SERP, 2003). Ce constat ne peut qu'interpeller et nous inviter à la prudence dans nos conclusions. Mais une analyse approfondie de ce cas particulier, qui n'est peut-être pas le seul, sortirait clairement du cadre de notre travail.

L'exception hennuyère ne semble pas pour autant invalider nos observations à l'échelle européenne: l'impact de la Politique de Cohésion sur la croissance semble plus important dans

les régions les moins défavorisées rassemblant un maximum de facteurs déterminants. C'est en effet dans les régions dotées d'institutions de qualité, plus proches du centre du continent ou de métropoles en forte croissance, que les projets cofinancés par l'Union Européenne montrent le taux de rendement social le plus élevé. Ainsi, le Nord de l'Espagne, le Sud de l'Irlande ou certains Länder Est-allemands de même que les régions de Lisbonne, d'Athènes ou de Dublin font preuve d'un dynamisme assez remarquable. Ce résultat nous semble particulièrement important car, a contrario, il suggère une relative inefficacité des Fonds Structurels là où on en a le plus besoin.

Pour les décideurs publics, il s'agit en toile de fond d'un véritable dilemme entre équité et efficience ou encore entre croissance et convergence globale. Après examen, la position de la Commission par rapport à ce trade-off apparaît relativement ambiguë. D'une part, l'objectif premier de la Politique de Cohésion est la réduction des inégalités régionales, d'autre part, la Commission prétend viser l'efficience et vouloir maximiser la croissance des régions aux plus forts potentiels.

A première vue, le degré élevé de redistributivité de la Politique de Cohésion aurait tendance à montrer que la Commission a, tout de même, pris le parti de l'équité plutôt que de l'efficience. En effet, plus des deux tiers du budget des Fonds Structurels sont exclusivement destinés au développement local des régions défavorisées. L'objectif de réduction des disparités régionales pousse donc la Commission à contrer le plus rapidement possible cette tendance à la polarisation. Mais, comme nous venons de le voir, cette redistribution a un véritable coût d'efficience. En effet, le taux de rentabilité des projets est souvent positivement corrélé au niveau de développement d'une région.

Dans l'autre sens, un exemple frappant du souci d'efficience nous semble être la politique de transport. La structure hubs-and-spokes des réseaux de transport interrégionaux montre une nette volonté de la Commission d'optimiser le développement de ses grands centres d'activité. Les spillover effects discutés plus haut indiquent qu'en ce domaine, des investissement consentis dans les régions pauvres pour le tracé d'axes de transport peuvent in fine s'avérer surtout bénéfiques pour certains pôles de croissance. Cette difficulté d'arbitrage, somme toute assez logique, laisse penser que la Commission est confrontée à l'exercice d'équilibriste évoqué par la nouvelle géographie économique.

On peut finalement se demander si la pertinence de l'intervention européenne et de ses priorités n'est pas liée au caractère permanent ou temporaire de la "convergence divergente".

En ce sens, selon la persistance de la divergence intra-pays, la priorité devrait peut-être être accordée à l'équité ou à l'efficience. Deux scenarii nous paraissent pouvoir être esquissés en suivant cette piste de réflexion.

Dans une première hypothèse, le phénomène de "convergence divergente" pourrait n'être que transitoire et la polarisation intra-pays, constituer les prémisses de la convergence. Dans un tel cas de figure, nous devrions assister rapidement à un effet de contagion lié, par exemple, à la congestion des principales agglomérations et/ou à l'amélioration des institutions nationales. La Politique de Cohésion dans sa forme redistributive actuelle pourrait alors ne pas être le meilleur moyen d'anticiper cette convergence significative à moyen terme. Autrement dit, davantage de considération pour la rentabilité des investissements serait probablement souhaitable.

En revanche, si les disparités régionales entre régions d'un même pays devaient continuer à se creuser à long terme, ce serait le signe que les pôles de croissance disposent d'atouts excessifs et que les régions retardataires souffrent d'handicaps insurmontables par elles-mêmes. Dans un tel cas de figure, la redistribution continuerait à être indispensable à l'équilibre et à la pérennité de l'Union.

A l'heure actuelle, la Commission semble pencher pour cette seconde éventualité. Mais le renforcement de la divergence intra-pays de ces dernières années indique probablement que les efforts actuels sont encore insuffisants ou trop peu efficaces pour contrebalancer une tendance spontanée à la polarisation. La perspective d'une plus grande dilution des aides européennes avec le récent élargissement n'est évidemment pas de meilleure augure, même s'il ne s'agit là que d'un des multiples paramètres conditionnant l'avenir de la construction européenne.

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ANNEXES

Annexe 1 : Disparités de PIB par habitant en SPA selon les régions au

(**)

sein des Etats membres de l'Union Européenne, 1990-1999 (Écart type de l'indice UE-15 = 100)

Etat membre	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999
Belgique	25.1	25.1	26.0	27.1	25.9	40.8	41.6	41.4	41.6	40.2
Allemagne	-	38.6	35.8	32.4	31.3	25.6	24.9	25.1	25.3	25.5
nouveaux Länder exclus	21.8	22.7	23.0	22.8	23.4	20.1	20.5	20.9	21.0	21.5
Grèce	6.3	6.1	6.6	7.6	7.8	10.4	10.3	9.5	9.5	9.5
Espagne	14.9	16.0	15.9	15.2	15.9	16.8	17.1	17.4	17.4	18.1
France	28.9	29.9	28.9	29.9	30.8	28.2	27.9	27.3	26.6	27.5
Irlande	-	-	-	-	-	13.7	12.9	15.8	16.7	18.2
Italie	24.8	24.7	24.9	24.7	25.5	28.5	28.9	27.7	28.1	27.8
Pays-Bas	10.6	11.8	11.3	11.5	10.8	13.5	14.6	15.3	15.7	15.8
Autriche	27.5	28.6	28.7	30.3	28.1	25.4	24.8	23.6	22.7	22.5
Portugal	13.5	15.0	13.6	14.3	13.8	15.2	15.4	17.3	17.9	17.6
Finlande	17.9	17.7	15.4	17.0	17.1	19.5	21.2	20.8	23.9	24.2
Suède	10.8	12.0	10.9	12.8	11.0	12.0	13.0	15.2	16.3	20.1
Royaume-Uni	20.2	19.2	19.6	20.6	18.3	31.5	32.0	34.0	35.6	34.2

(*) Le Standard de Pouvoir d'Achat (SPA) est une unité représentant un volume identique de biens et de services. Cela permet de faire des comparaisons sign ificatives d'indicateurs économiques entre les pays, indépendamment du niveau des prix. La valeur d'une unité de SPA est de environ 1 euro. (**) jusqu'en 1994 : PIB (chiffres SEC79) pour les régions NUTS2 (v.95); à partir de 1995 : PIB (chiffres SEC95) pour les régions NUTSII (v.98)

Annexe 2 : Croissance du PIB et de la population dans les pays de la

(*)

cohésion, 1988-2003

	Période	Grèce	Espagne	Irlande	Portugal	EU-12 (1)	EU-15 (1)
Variation annuelle moyenne du PIB total en %	88-98	1.9	2.6	6.5	3.1	2.0	2.0
	88-93	1.2	2.0	4.4	2.6	1.7	1.7
	93-98	2.7	3.1	8.7	3.6	2.4	2.5
	98-03	3.9	3.1	6.8	2.1	2.0	2.1
PIB/hab. (en SPA), UE-15=100 (2)	1988	58.3	72.5	63.8	59.2	106.6	100.0
	1989	59.1	73.1	66.3	59.4	106.4	100.0
	1990	57.4	74.1	71.1	58.5	106.4	100.0
	1991	60.1	78.7	74.7	63.8	105.2	100.0
	1992	61.9	77.0	78.4	64.8	105.3	100.0
	1993	64.2	78.1	82.5	67.7	105.0	100.0
	1994	65.2	78.1	90.7	69.5	104.9	100.0
	1995	65.9	78.2	93.3	69.7	104.8	100.0
	1996	66.6	79.3	93.5	70.0	104.7	100.0
	1997	65.9	79.9	103.7	73.3	104.5	100.0
	1998	66.9	79.2	106.1	72.2	104.6	100.0
	1999	68.2	82.1	112.2	71.9	104.2	100.0
	2000	67.7	82.2	115.2	68.0	104.3	100.0
	2001(3)	64.7	84.1	117.9	69.0	104.2	100.0
	2002	69.0	83.4	119.1	72.5	104.1	100.0
	2003	70.4	83.8	119.9	72.1	104.0	100.0

(3) Grèce : nouveaux chiffres de population pour 2001 (résultats provisoires du recensement) (*) Données Eurostat (comptes nationaux) + calculs DGREGIO

Annexe 3 : Représentation graphique du "paradoxe de convergence divergente"

Sur le graphique on peut observer un certain processus se convergence entre régions puisque globalement, les régions plus pauvres tendent à avoir un taux de croissance supérieur à celui des régions plus riches. Toutefois, au sein de chaque pays c'est l'inverse qui se produit : les régions les plus développées présentent un taux de croissance plus élevé que les autres. On a dès lors un double mouvement de convergence entre Etats (et même globalement entre régions) et de divergence entre régions au sein de chacun de ces pays.

Source : Martin, Ph., 1998, "Can Regional Policies Affect Growth and Geography in Europe?", World Economy, 21 (6), p. 757-774.

Annexe 4 : Les zones éligibles pour l'exercice 2000-2006

Annexe 5 : Balance nette par habitant versus niveau de revenu relatif, 1998.

Légende : Gr = Grèce; Po = Portugal; Sp = Espagne; Jr = Jrlande; Fin = Finlande; Sw = Suède; UK = Royaume-Uni; Jt = Jtalie; Nl = Pays-Bas; Fr = France; Ge = Allemagne; Ost = Autriche; Be = Belgique; Dk = Danemark; Lux = Luxembourg.

Source : De la Fuente, A. & Doménech R., 1999, "The Redistributive Effects of the EU Budget: An Analysis and A Proposal For Reform", CEPR Discussion Papers, 2113, p. 26.