Les facteurs de localisation des activités économiques ...simbad.laet.science/documents/Memoires/Bouvard2008.pdf · 1.2 Les facteurs de localisation des activités économiques

Mémoire pour le Master 2 Recherche Transport, Espace, Réseaux

Bouvard Aline

Septembre 2008

Les facteurs de localisation des activités

économiques : application à l’aire

urbaine de Lyon

Directeur de Mémoire : Jean-Pierre NICOLAS

Composition du jury :

CROISSANT Yves : Professeur en Sciences Economiques à l’Université Lumière Lyon 2.

NICOLAS Jean-Pierre: Chercheur CNRS, Directeur Adjoint du Laboratoire d’Economie des

Transports

ROUTHIER Jean-Louis : Ingénieur de recherche à l'Université Lumière Lyon 2.

http://let.fr/fr/annuaire/auteurs/jnicolas/index.php

BOUVARD Aline Master 2 Recherche Transport, Espace, Réseaux

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Sommaire Sommaire ___________________________________________________________ 1

Fiche bibliographique _________________________________________________ 2

Publication data form _________________________________________________ 3

Remerciements _______________________________________________________ 4

Introduction Générale _________________________________________________ 5

Méthodologie Générale ________________________________________________ 6

Partie 1. La localisation des activités économiques _________________________ 7

1.1 Les théories de la localisation des firmes ___________________________ 7

1.2 Les facteurs de localisation des activités économiques _______________ 23

1.3 Conclusion de la première partie ________________________________ 48

Partie 2. Application au cas lyonnais ___________________________________ 50

2.1 Méthodologie et données disponibles ____________________________ 50

2.2 Présentation des secteurs et sectorisation _________________________ 55

2.3 Estimation économétrique _____________________________________ 68

2.4 Conclusion de la deuxième partie ________________________________ 93

Conclusion Générale _________________________________________________ 94

Bibliographie _______________________________________________________ 96

Annexes ___________________________________________________________ 98

Annexe 1 : Principales raisons de localisation citées par les entreprises ______ 99

Annexe 2 : NES 16 _________________________________________________ 100

Annexe 3 : Définitions des secteurs ___________________________________ 103

Annexe 4 : Matrice des corrélations secteurs- variables __________________ 110

Annexe 5 : Distributions des secteurs _________________________________ 113

Annexe 6 : Résultats des estimations économétriques ___________________ 121

Table des illustrations _______________________________________________ 126

Table des matières __________________________________________________ 128


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Fiche bibliographique [Intitulé du diplôme]

Master 2 Recherche Transport, Espace, Réseaux

[Tutelles]

Université Lumière Lyon 2

[Titre]

Les facteurs de localisation des activités économiques : application à l’aire urbaine de Lyon

[Sous-titre]

[Auteur]

BOUVARD Aline

[Membres du Jury (nom et affiliation)]

CROISSANT Yves : Professeur en Sciences Economiques à l’Université Lumière Lyon 2.

NICOLAS Jean-Pierre: Chercheur CNRS, Directeur Adjoint du Laboratoire d’Economie des

Transports (directeur de mémoire).

ROUTHIER Jean-Louis : Ingénieur de recherche à l'Université Lumière Lyon 2.

[Nom et adresse du lieu du stage]

[Résumé]

Ce mémoire a pour objectif d’analyser et de mettre en évidence les facteurs explicatifs de la

localisation des activités économiques dans l’aire urbaine de Lyon.

Il s’agit de trouver un modèle explicatif des localisations et de repérer ainsi les facteurs qui ont

un impact sur les localisations. Quels sont les facteurs qui ont une influence sur le choix de la

localisation des activités économiques ?

Pour répondre à cette question, nous avons identifié les facteurs de localisation dans les travaux

théoriques et empiriques et nous les avons appliqués au cas de l’aire urbaine. Nous avons réalisé

des régressions économétriques pour 15 secteurs d’activités et les résultats sont présentés selon 3

groupes.

Le premier groupe est composé des secteurs des services et des commerces. Les variables qui

influencent positivement ces secteurs sont la population des Iris, l’emploi et le prix de

l’immobilier. La distance au centre a un impact négatif sur la localisation de ces secteurs. Mais

il y a des légères différences entre les secteurs.

Le deuxième groupe est composé d’activités de type industrielles. La population des Iris a

également un impact positif sur les localisations des secteurs de ce groupe, ainsi que la

proportion de zones d’activités, le nombre d’emploi et la distance au centre.

Le troisième groupe est influencé principalement par la distance au centre, la population et

l’emploi des Iris.

[Mots clés]

Facteurs de localisation

Activités économiques

Estimations économétriques

Aire Urbaine de Lyon

Diffusion :

papier : [oui/non]*

électronique : [oui/non]*

(* : Rayer la mention inutile)

Confidentiel jusqu'au :

[Date de publication]

Septembre 2008

[Nombre de pages]

131

[Bibliographie (nombre)]

19



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Publication data form [Entitled of Diploma]

Master 2 Research Transport, Space, and Networks

[Supervision by authorities]

Université Lumière Lyon 2

[Title]

Location factors of economic activities : Lyon conurbation

[Subtitle]

[Author] BOUVARD Aline

[Members of the Jury (name and affiliation)]

CROISSANT Yves : Economics Professor at the Université Lumière Lyon 2.

NICOLAS Jean-Pierre: Researcher at CNRS, Assistant Director of the Laboratoire d’Economie

des Transports (Thesis advisor).

ROUTHIER Jean-Louis : Research engineer at the 'Université Lumière Lyon 2.

[Place of training]

[Summary]

This thesis aims to analyse and show the factors that explain the location of economic activities

in the conurbation of Lyon.

It’s a matter of finding the explicative model for location and seeking the factors that have an

impact on the locations. What are the factors that have an influence on the location choice of

economic activities? In order to answer this question, we identified location factors in theoretical and empirical work

and we applied them to the case of the conurbation of Lyon. We carried out econometric

regressions for 15 sectors of activity and the results are presented in three groups.

The first group is composed of the areas of services and commerce. The variables that positively

influence these sectors of activity are the “Iris” population, jobs, and real estate prices. The

distance from the center has a negative impact on location of these sectors. But there are slight

differences between the sectors of activity.

The second group is composed of industrial activities. The “Iris” population also has a positive

impact on location of the sectors of activity for this group, as well as the proportion of areas of

activities, the number of jobs, and the distance from the center.

The third group is principally influenced by the distance from the center, the population, and the

jobs in the “Iris”.

[Key Words]

- Location factors

- Economic activities

- Econometric estimations

- Conurbation of Lyon

Distribution statement :

Paper : [yes / no]*

Electronic : [yes / no]* (* Scratch the useless mention)

Declassification date :

[Publication date]

September 2008

[Nb of pages]

131

[Bibliography]

19



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Remerciements

Mes remerciements vont à Jean-Pierre Nicolas, pour ses conseilles, sa disponibilité et

sa gentillesse.

Je remercie également Monsieur Yves Croissant pour son aide sur les modèles

économétriques et François Million pour avoir répondu à mes questions.

Je remercie le jury d’avoir accepté de participer à ma soutenance.

Et, merci à Madame Martine Sefsaf, chargée de documentation au Laboratoire

d’Economie des transports.

Finalement, merci à ma famille pour leur patience et leur soutien, tout spécialement à

ma petite sœur Amandine.

Merci à tous


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Introduction Générale

La localisation des activités économiques : hasard ou choix rationnel ?

Le choix de la localisation joue un rôle majeur dans les stratégies des firmes. Elles

sont à la recherche de main-d’œuvre qualifiée, d’un marché potentiel, mais aussi

d’infrastructures, d’une bonne accessibilité, etc. : d’une localisation « optimale ».

En effet, la localisation des activités économiques est influencée par un nombre plus

ou moins grand de facteurs dont le poids et la diversité varient fortement d’une situation à

l’autre et un même facteur peut exercer des influences différentes. Mais un seul facteur ne

peut pas expliquer la localisation d’une firme. Au final, le choix d’une localisation est

toujours une question de compromis et d’options (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

Ce mémoire a pour objectif d’analyser et de mettre en évidence les facteurs explicatifs

de la localisation des activités économiques dans l’aire urbaine de Lyon. Il s’agit de trouver

un modèle explicatif des localisations et de repérer ainsi les facteurs qui ont un impact sur les

localisations. Quels sont les facteurs qui ont une influence sur le choix de la

localisation/d’implantation des activités économiques ?

Ce mémoire s’intègre dans le projet SIMBAD (SImuler les MoBilités pour une

Agglomération Durable) dont l’objectif est d’établir un modèle de simulation à long terme de

la mobilité urbaine dans une perspective de développement durable. L’objectif de ce projet

est de pouvoir simuler différents scénarios de politiques de transports et d’urbanisme et de

tester leurs impacts sur les enjeux environnementaux, économiques et sociaux. SIMBAD est

composé de plusieurs modules, dont un module de localisation des activités économiques.

Dans une première partie, nous chercherons les facteurs explicatifs de la localisation

des activités économiques dans les travaux théoriques et empiriques. Et dans une deuxième

partie nous appliquerons les facteurs de localisation aux cas de l’aire urbaine de Lyon.


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Méthodologie Générale

Ce mémoire a pour objectif d’analyser et de mettre en évidence les facteurs explicatifs

de la localisation des activités économiques dans l’aire urbaine de Lyon. Il s’agit de trouver

un modèle explicatif des localisations et de repérer ainsi les facteurs qui ont un impact sur les

localisations. Quels sont les facteurs qui ont une influence sur le choix de la localisation

des activités économiques ?

Pour répondre à cette question, nous allons premièrement présenter les théories de la

localisation des firmes et deuxièmement nous verrons s’il y a des différences entre les

facteurs qui influencent d’une part la localisation des industries et d’autre part ceux qui

influencent la localisation des services et commerces, cette deuxième étape s’appuis sur des

analyses empiriques (Partie 1).

A partir des facteurs identifiés dans la première partie nous essayerons de les

transformer en indicateurs pour pouvoir les utiliser dans l’estimation économétrique et

l’appliquer à l’aire urbaine de Lyon (Partie 2). Pour cela, nous présenterons de façon plus

détaillé la méthodologie et les données disponibles. Ensuite nous réaliserons le choix des

variables et les estimations économétriques.

Dans l’estimation économétrique nous cherchons à expliquer le nombre

d’établissement du secteur i de l’Iris j en fonction des caractéristiques des territoires

(population, accessibilité aux transports, emploi, …) et selon les caractéristiques des

établissements (taille, secteur, ….).

Les caractéristiques des établissements vont nous permettre de réaliser plusieurs

estimations économétriques pour déterminer les facteurs qui ont une influence sur le choix

d’implantation des établissements. Nous allons premièrement séparer les établissements selon

leur taille (séparation des gros établissements) et ensuite selon les secteurs (séparation en 15

secteurs).


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Partie 1. La localisation des activités économiques

De nombreux travaux se sont intéressés à la localisation des firmes. Il existe des

travaux théoriques et empiriques et une multiplicité d’angles d’analyse. Cette première partie

a pour objectif d’identifier les facteurs explicatifs de la localisation des activités

économiques.

Nous présenterons dans la première sous-partie les principaux travaux théoriques, en

présentant les quatre paradigmes présentés par Ponsard en 1988. Ensuite, nous verrons les

modèles d’économie urbaine qui trouvent leurs origines dans les travaux de Von Thünen

pour expliquer les localisations des résidents et des firmes en milieu urbain. Enfin, nous

présenterons un modèle d’économie géographique : le modèle avec externalités.

Dans la deuxième sous-partie nous exposerons les facteurs qui influencent, d’une part

la localisation des industries et d’autre part ceux qui influencent la localisation des services et

commerces.

1.1 Les théories de la localisation des firmes

1.1.1 Les paradigmes de Ponsard

La prise en compte de l’espace dans l’économie a donné lieu à des travaux que

Ponsard (1988) classe en quatre paradigmes. Le premier, renvoie à l’œuvre de Von Thünen

(1826), considéré comme « le père des théories de la localisation ». Il explique les

localisations optimales des activités agricoles. Le deuxième paradigme, autour d’Alfred

Weber (1909), élabore une théorie de la localisation industrielle avec la détermination du

coût minimum de transport. Le troisième concerne Hotelling (1929), qui étudie la relation

entre la formation des prix d’un bien homogène, la taille du marché et la localisation de deux


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vendeurs de ce bien. Enfin, le dernier paradigme est issu des travaux de Christaller (1933) et

de Lösch (1940) sur la théorie des lieux centraux (PONSARD, 1988).

1.1.1.1 Von Thünen et la localisation des activités agricoles

Von Thünen (1826 cité par PONSARD, 1988) est appelé « le père des théories de la

localisation ». Il se donne comme objectif d’expliquer les localisations optimales des activités

agricoles. La localisation optimale est telle qu’en tout point de l’espace la rente foncière est

maximisée.

Le modèle de Von Thünen repose sur plusieurs hypothèses (PONSARD, 1988) :

Le sol est de qualité homogène (la fertilité du sol est constante) ;

La production est à rendement d’échelle et factoriels constants, ce qui implique que la

production par unité de surface (x) est fixe, et que le coût par unité de surface (c) est fixe

également, indépendamment de la localisation ;

Le prix du produit (p) est fixé par le marché au lieu central, indépendamment du lieu de

production ;

Le coût de transport est proportionnel à la distance parcourue et à la quantité de produit

transportée. Le taux de transport par unité de distance et par unité de produit est τ. Seul le

coût de transport du produit est pris en compte, le coût de transport des produits utilisés

pour la fabrication n’est pas pris en compte ;

Le sol est attribué à l’utilisateur qui est capable de payer la plus forte rente.

Pour un produit donné, la fonction de rente offerte est une fonction linéaire et

décroissante, elle s’écrit :

𝜌𝑠 = 𝑝𝑥 − 𝑐 − 𝜏𝑥𝛿𝑠

Où δs est la distance du lieu s au centre du marché. Dans la suite Ponsard omet

l’indice s, la fonction de rente offerte s’écrit donc :

𝜌𝑠 = 𝑝𝑥 − 𝑐 − 𝜏𝑥𝛿


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Ce modèle peut être prolongé à plusieurs produits, en un lieu donné, le sol est attribué

à l’utilisateur qui est capable de payer la plus forte rente. Pour chaque produit cultivé i, la

courbe de rente offerte est linéaire et décroissante avec la distance δ :

𝜌 = 𝑝𝑖𝑥𝑖 − 𝑐𝑖 − 𝜏𝑖𝑥𝑖𝛿

L’équilibre, pour un prix donné de chaque produit, est donné par la confrontation des

fonctions de rente et aboutit à des localisations en couronnes concentriques appelées cercles

de Thünen. Pour trois produits, le graphique suivant permet de visualiser le principe de cet

équilibre :

Figure 1 : Localisation de trois produits dans le cadre de la rente de Von Thünen

ρ1

ρ2

ρ3

0 δ

3 2

ρ

Centre

1

Source : PONSARD, Analyse économique spatiale, 1988


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Prolongement : le modèle de Von Thünen est très utilisé, non seulement par les

économistes agronomes, mais aussi par les spécialistes de l’économie urbaine. Le modèle de

Von Thünen sera utilisé pour expliquer les localisations intra-urbaines et analyser les zones

suburbaines de transition de l’usage urbain du sol vers son exploitation agricole (PONSARD,

1988). Les modèles d’économie urbaine seront présentés dans la partie 1.1.2.

1.1.1.2 Alfred Weber et la localisation industrielle

Alfred Weber (1909) élabore une théorie de la localisation industrielle. Pour Weber,

la meilleure localisation ou la localisation optimale correspond à celle qui minimise les coûts

de production. Sa théorie est fondée sur trois postulats de base (MERENNE-

SCHOUMAKER, 1991) :

1. un grand nombre de matières ont une localisation spécifique, on ne peut pas les trouver

partout (sauf l’eau et l’air considérés comme des matériaux « ubiquistes » que l’on

trouve partout) ;

2. les marchés des produits finis sont localisés en certains points et la concurrence est

parfaite ;

3. les bassins de main-d’œuvre sont localisés et peuvent offrir un nombre illimité de

travailleurs à un certain taux de salaire. L’espace est totalement uniforme culturellement,

politiquement et spatialement.

De plus, dans le modèle de Weber, trois facteurs influencent la localisation des

industries : deux facteurs régionaux (les coûts de transport et les coûts de main-d’œuvre) et

un facteur local (les forces d’agglomérations). Les coûts de transport sont le facteur le plus

important.

Dans le triangle de Weber, deux sommets représentent les points d’offre de deux

matières premières et un point la demande de produit fini, la main-d’œuvre étant disponible

partout. Le point du coût minimum de transport est déterminé à l’intérieur ou à l’un des

sommets du triangle, les distances étant pondérées par le poids des biens transportés

(PONSARD, 1988).

Prolongement : au cours du temps, ce modèle du point minimum a perdu l’aspect

mécanique que lui avait donné Weber. Il a été généralisé :

par la prise en considération de diverses fonctions de production ;

l’examen des relations entre le point de coût minimum et celui de profit maximum ;


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la considération de polygones à plus de trois sommets ;

l’adjonction de contraintes (notamment pour traiter de la localisation optimale des

services publics) ;

etc.

Néanmoins, l’inspiration wébérienne demeure présente dans toutes les formulations de la

théorie de la localisation optimale des unités de production et dans les modèles de la

recherche opérationnelle auxquels elle sert de fondement (PONSARD, 1988).

1.1.1.3 Hotelling

Hotelling (1929 cité par PONSARD, 1988) cherche la relation entre la formation des

prix d’un bien homogène, la dimension du marché et la localisation de deux vendeurs de ce

bien.

Le marché est représenté par un segment de droite. Les acheteurs y sont distribués

uniformément. Sous certaines conditions, dont la principale est l’inélasticité parfaite de la

demande, Hotelling démontre que les localisations optimales des duopoleurs se situent toutes

deux au centre du marché. Ce résultat est appelé « loi de Hotelling ». (PONSARD, 1988 ;

FUJITA & THISSE, 1997)

Prolongement : Ce résultat donnera lieu à de vastes commentaires et à de nombreux

travaux dont l’objet sera d’étudier les conséquences de la prise en compte d’hypothèses

différentes de celles de Hotelling et dont le résultat sera de vérifier ou d’invalider la loi de

concentration au centre.

Limites : L’hypothèse d’élasticité même limitée de la demande et l’introduction de

plus de deux vendeurs remettent en question cette loi. Néanmoins elle reste au cœur de

nombreux débats dans le domaine de la concurrence spatiale. De plus, Hotelling a établi que

la concentration des localisations pouvait être, sous certaines conditions, une situation

d’équilibre. Mais un problème d’optimalité de telles localisations se pose, puisque les

acheteurs les plus éloignés du centre sont pénalisés par rapport aux autres, toutes choses

égales par ailleurs (PONSARD, 1988).


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1.1.1.4 La théorie des lieux centraux de Christaller et de Lösch

La Théorie des lieux centraux, produite dans les travaux de Christaller (1933) et de

Lösch (1940), a pour objet la construction d’un paysage économique.

Lösch va construire sa théorie à partir des critiques formulées sur le modèle de

Weber. En effet, Weber considère une demande constante et ne prend pas en compte ses

variations. Lösch va chercher non pas le point de moindre coût mais le point de profit

maximum. Dans son analyse il intègre l’interdépendance des firmes. Son objectif n’est pas

d’expliquer la localisation d’une activité économique, mais de montrer comment se met en

place un système de localisation des activités économiques (MERENNE-SCHOUMAKER,

1991).

Lösch a monté que même si le monde était une boule lisse, les localisations des

activités économiques ne seraient pas dispersées uniformément. Les avantages économiques

de la spécialisation et de la production de masse conduisent à des concentrations locales,

mais qui sont limitées par la recherche des économies sur les frais de transport, lesquelles

poussent à une certaine dispersion.

Par une procédure complexe Lösch construit d’abord des réseaux de surfaces de

marchés « hexagonales » pour chaque bien. Leur combinaison en système de réseau le

conduit ensuite à élaborer une théorie des régions économiques. Enfin, ces système régionaux

sont eux-mêmes reliés en réseau de systèmes (ou réseau de régions). Ainsi, il construit une

hiérarchie des lieux centraux, c'est-à-dire des agglomérations dont les tailles, les espacements

et les zones d’influences sont codéterminés (PONSARD, 1988).

Prolongement : Cette architecture pose des problèmes mathématiques délicats et

soulève de nombreuses questions d’ordre économique. Des discussions sur la forme optimale

des surfaces de marché, l’effet de l’ « entrée » de nouveaux concurrents, les distorsions du

modèle initial dues à la non-uniformité de l’environnement, les conditions de la concurrence

spatiale, la forme des courbes de demande dans l’espace, la politique des prix des firmes, etc.

La littérature suscitée par la théorie des lieux centraux est non seulement immense, mais

encore diversifiée (PONSARD, 1988).

Outre ces quatre paradigmes Ponsard distingue quatre champs de recherche : les

modèles d’interaction spatiale, la théorie de l’équilibre général spatial de l’économie, la

théorie de l’économie spatiale publique et l’analyse des espaces économiques flous.


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Les modèles d’interaction spatiale se sont développés depuis les années 50, ce sont

des modèles anciens développés par des travaux de démographes et économistes dans la

deuxième moitié du XIXème

siècle et début du XXème

siècle. Ces modèles s’inspirent de la loi

de gravitation universelle de Newton (1680). Les auteurs ont cherché à appliquer la loi de

Newton dans laquelle deux corps s’attirent l’un à l’autre avec une force qui est

proportionnelle au produit de leurs masses et inversement proportionnelle au carré de la

distance qui les sépare à la démographie et à l’économie.

La théorie de l’équilibre général spatial de l’économie a pour objectif d’analyser les

conditions d’existence d’un équilibre de toutes les activités économiques considérées dans

leur interdépendance, et d’étudier les propriétés d’unicité, de stabilité et d’optimalité d’un tel

équilibre.

La théorie de l’économie spatiale publique. La non-neutralité économique de l’espace

entraîne que les préceptes de l’économie classique ne sont plus valides. Par exemple : la

considération de l’espace remet en cause le contenu habituel du concept du bien collectif pur,

puisque la disponibilité d’un tel bien pour les usagers peut dépendre de leur proximité par

rapport aux points d’offre et être donc inégale selon leur résidence.

L’analyse des espaces économiques flous et des comportements spatiaux imprécis. Un

espace économique précis (à l’inverse des espaces flux) signifie que cet espace a ou n’a pas

certaines caractéristiques constitutives et les agents économiques qui y vivent préfèrent ou ne

préfèrent pas une action possible à une autre. Cependant le monde réel est souvent imprécis,

les espaces économiques (comme les régions économiques, les aires d’influence, des surfaces

de marché, etc.) possèdent plus ou moins des caractéristiques données. Souvent ils ne sont

pas délimités par des frontières nettes, ils se recouvrent partiellement et il est difficile de les

diviser. De la même manière le comportement des individus n’est pas toujours clair.

Le modèle de Von Thünen va être à l’origine de nombreux modèles, les plus connus

sont les modèles d’économie urbaine, que nous présenterons dans la partie suivante.


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1.1.2 Les modèles d’économie urbaine

L’économie urbaine a réellement débuté avec les travaux de Wingo (1961), Alonso

(1964) et Muth (1961,1969) (PONSARD, 1988 ; AYDALOT, 1980). Ces modèles trouvent

leurs origines dans les travaux de Von Thünen sur l’occupation du sol. Ils constituent la base

de la Nouvelle Economie Urbaine (NUE), ces modèles sont également connus comme

modèles standards de l’économie urbaine.

Alonso fut le seul à tenter à l’époque une approche générale d’affectation du sol, via

une transposition du système de Von Thünen à la localisation résidentielle et à celle des

firmes urbaines. Toutefois le modèle d’Alonso n’aboutit qu’à une juxtaposition de modèles

partiels, le plus connu d’entre eux est celui de l’équilibre spatial du consommateur ou modèle

de localisation résidentielle (PONSARD, 1988 ; HURIOT, 1994).

Alonso introduit explicitement dans son modèle, la distance au centre (CBD ou

Central Business District) de l’agglomération, dans la définition des choix de localisation. De

plus, il fait l’hypothèse que tous les emplois sont au centre. Plus la localisation est proche du

centre, plus le prix du foncier est élevé, mais les déplacements seront minimisés

(AGUILERA-BELANGER & al., 1999).

Dans le modèle d’Alonso, les entreprises cherchent à maximiser leur profit et les

ménages leur satisfaction sous contrainte budgétaire. Plus on s’éloigne du centre-ville, et plus

les coûts de transports sont élevés et le prix du terrain faible. Ménages et entreprises

recherchent le meilleur compromis entre ces deux dépenses.

Les modifications dans les infrastructures de transports peuvent avoir un impact sur le

coût de transport, une meilleure accessibilité peut se traduire par une diminution du coût de

transport (MASSON, 2000 ; PEGUY, 2000).

Comme nous l’avons indiqué, le modèle théorique d’Alonso a été appliqué et validé

en particulier sur les localisations de l’habitat résidentiel. Mais pour les localisations des

activités il se confronte à un certain nombre de difficulté, liées à la détermination du prix.

Aguiléra-Belanger souligne que le prix de la localisation n’est qu’un élément d’un coût

global de la localisation.


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Une limite du modèle d’Alonso vient de l’hypothèse de la localisation des emplois au

centre. De manière plus récente, l’économie géographique a tenté de relâcher certaines

hypothèses du modèle standard de l’économie urbaine, jugées trop fortes et restrictives.

1.1.3 Les modèles d’économie géographique

L’économie géographique a pour objectif d’apporter une réponse à la question

suivante : qui (ou quoi) se localise où ? « Qui » (ou « quoi ») fait référence aux agents

économiques (ou équipements) tels qu’entreprises ou ménages (ou les infrastructures

publiques). « Où » fait référence à des zones géographiques variées allant de la ville au

marché regroupant plusieurs pays, en passant par les collectivités territoriales et les régions.

L’objectif est d’expliquer pourquoi certaines activités économiques choisissent de se localiser

dans des endroits particuliers, ainsi que l’impact que ces multiples décisions ont sur

l’organisation territoriale de l’économie (FUJITA & THISSE, 1997).

Plusieurs modèles ont été développés pour répondre à différentes

questions (« pourquoi existe-t-il des forces poussant à l’agglomération ou à la dispersion des

activités économiques ? pourquoi observe-t-on des regroupements constitués d’agents

différents ? et pourquoi les régions et les villes se spécialisent-elles dans des activités

différentes ? » (FUJITA & THISSE, 1997)) et aux limites des modèles d’économie standard

urbaine (notamment les hypothèses de rendements d’échelle non croissants, les externalités et

la concurrence spatiale).

Dans cette partie, nous approfondirons le modèle avec externalité, car c’est le modèle

qui a été le plus développé dans la théorie et les externalités sont une force centripète (force

d’agglomération) majeure.

1.1.3.1 Economies d’agglomérations et externalités

Toutes les configurations spatiales d’activités économiques peuvent être vues comme

le résultat d’un processus impliquant deux types de forces opposées, les forces

d’agglomération (ou forces centripètes) et les forces de dispersion (ou force centrifuges). Une

force centripète majeure réside dans les externalités qui apparaissent dans le système

productif. La concentration géographique des activités économiques en certains lieux donne

naissance à un effet boule de neige (LECOQ (1995) cité dans FUJITA & THISSE (1997)).


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De plus en plus de producteurs veulent se localiser au même endroit en raison des facteurs

multiples qui permettent une spécialisation de plus poussée du processus de production. De

même, l’installation de nouvelles entreprises incite de nouveaux travailleurs à émigrer, car ils

espèrent trouver un emploi leur convenant mieux avec un salaire plus élevé.

Plus généralement, ces externalités dites marshallienne (Marshall 1890 cité dans

(FUJITA & THISSE, 1997)) trouvent leur origine dans :

1. la production de masse (elles sont alors similaires aux économies d’échelle) ;

2. la formation de la main-d’œuvre hautement qualifiée provenant de l’accumulation du

capital humain et de la communication directe ;

3. une plus grande disponibilité d’inputs spécialisés ;

4. l’existence d’infrastructures modernes.

Hoover (1936) en se fondant sur des travaux de Weber a proposé une classification

des économies d’agglomération devenue standard en théorie de la localisation (FUJITA &

THISSE, 1997 ; 2003) :

1. les économies d’échelle existant à l’intérieur de l’entreprise, et dépendent du volume de

production de celle-ci ;

2. les économies de localisation sont associées aux entreprises appartenant au même secteur

et implantées au même endroit. Elles dépendent de la taille de l’output de l’industrie en ce

lieu ;

3. les économies d’urbanisation sont associées à la proximité de tous les producteurs

installés en un même lieu. Elles dépendent du niveau général d’activité en ce lieu.

Les économies de localisation correspondent aux externalités dites Marshalliennes de

type 2 et les économies d’urbanisations renvoient aux externalités de type 3 et 4 puisqu’elles

dépendent de la présence d’équipement collectifs et de la taille de l’agglomération. Les

économies de localisation expliquent pour une large part la croissance et le succès des

districts industriel, c'est-à-dire, de sites qui accueillent un nombre important de firmes de

petite taille, produisant des biens similaires et qui tirent profit de l’accumulation localisée de

compétences associées aux travailleurs résidant en ces lieux. Certains districts industriels se

sont spécialisés dans les secteurs de haute technologie, alors que d’autres se sont orientés

vers des productions plus traditionnelles, intensives en travail (FUJITA & THISSE, 2003).

Le concept d’externalité a longtemps été utilisé pour décrire des situations très

différentes. Depuis Scitovsky (1954) (cité par FUJITA & THISSE ,1997), les externalités


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peuvent être classées en deux catégories ; les « externalités technologiques » et les

« externalités pécuniaires ». Les externalités technologiques traitent des effets d’interaction

qui se produisent en dehors des marchés et affectent directement les utilités des

consommateurs ou les fonctions de productions des entreprises. Les externalités

pécuniaires renvoient aux bénéfices des interactions économiques qui se concrétisent au

travers des mécanismes habituels de marché (c'est-à-dire, au travers de prix). Les externalités

Marshalliennes incluent à la fois des externalités pécuniaires et technologiques. Par

conséquent, chaque type d’externalité est susceptible de conduire à l’agglomération

d’activités économiques, une agglomération économique est créée aussi bien au travers

d’externalités technologiques que pécuniaires, par ailleurs souvent imbriquées.

1.1.3.2 Les modèles avec externalités

Les modèles avec externalités (seule les externalités technologiques sont prises en

compte) visent à décrire les équilibres spatiaux résultant des interactions hors marché entre

les entreprises et/ ou ménages. Les externalités peuvent prendre les deux formes suivantes :

les externalités de communication et les externalités spatiales. Les externalités de

communication décrivent explicitement les relations de communication entre les agents, alors

que les externalités spatiales utilisent le concept d’accessibilité pour appréhender de manière

indirecte les effets générés par la distance et qui ne sont pas captés par les prix.

Le modèle proposé par Fujita, Imai et Ogawa (FUJITA & THISSE, 1997) permet

d’illustrer le mécanisme basique de l’agglomération impliquant à la fois des producteurs et

des consommateurs. La force d’agglomération réside dans l’existence de communications

entre entreprises autorisant l’échange d’informations. Une caractéristique importante de

celle-ci est qu’elle s’apparente à un bien public : l’utilisation d’une partie de l’information

par une entreprise ne réduit pas le contenu de cette information pour les autres. Dès lors,

l’échange d’information à travers un processus de communication entre producteurs génère

des externalités positives pour chaque entreprise. Si chacune des entreprises disposent

d’informations différentes, le bénéfice de la communication augmente généralement avec le

nombre de participants. De plus, puisque les communications mettent en jeu des coûts

croissant avec la distance, les bénéfices retirés seront d’autant plus élevés que les entreprises

sont proches. Toutes choses égales par ailleurs, les producteurs tendent à se regrouper pour

faciliter la transmission de l’information.


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Mais le regroupement des entreprises dans une même région entraîne des externalités

négatives, la longueur du trajet moyen d’un salarié vers son entreprise augmente ce qui, à son

tour, conduit à une hausse des salaires et des rentes foncières. De telles augmentations

tendent à décourager l’implantation d’autres producteurs dans la région considérée. En

conséquence, la distribution d’équilibre des ménages et des entreprises est le résultat de ces

deux forces opposées.

Fujita et Thisse supposent un continuum de producteurs dans un espace donné X. Les

entreprises occupent des positions symétriques dans le processus d’échange de l’information

mais elles diffèrent par l’information dont elles disposent ainsi que par les biens et services

qu’elles produisent. Chaque producteur consomme une quantité donnée de sol (Sf) et de

travail (Lf). f(x) désigne la densité des producteurs en chaque localisation x ∈ X, tandis que

R(x) et (x) représente la rente foncière et le salaire qui prévalent en x. Lorsqu’une entreprise

choisit sa localisation x ∈ X et un niveau de contact, noté q(x,y), avec toute entreprise

localisé en y, ses profits sont donnés par :

П 𝑥, 𝑞(𝑥, . ) = 𝑉 𝑞 𝑥, 𝑦 − 𝑐 𝑥, 𝑦 𝑞(𝑥, 𝑦) 𝑓 𝑦 𝑑𝑦 − 𝑅 𝑥 𝑆𝑓 − 𝑊(𝑥)𝐿𝑓𝑥 (1)

Où V(.) représente la contribution d’un contact à la recette de l’entreprise et c(.) le coût

unitaire correspondant. Chaque producteur choisit sa localisation x et son niveau de contact

q(x,y) de façon à maximiser ses profits, en considérant la distribution spatiale des

autres comme donné. Le niveau optimal de contacts avec toutes entreprises localisées

en y peut être déterminé indépendamment de la distribution des autres producteurs.

Après substitution dans 1 , les profits de l’entreprise peuvent être écrits sous la forme

suivante :

П(𝑥) = 𝐴 𝑥 − 𝑅 𝑥 𝑆𝑓 − 𝑊(𝑥)𝐿𝑓

Où

𝐴 𝑥 ≡ 𝑎 𝑥, 𝑦 𝑓 𝑦 𝑑𝑦𝑥

(2)

≡ 𝑉 𝑞 ∗ 𝑥, 𝑦 − 𝑐 𝑥, 𝑦 𝑞 ∗ 𝑥, 𝑦 𝑓 𝑦 𝑑𝑦𝑥

Représente l’accessibilité globale de la localisation x ∈ X, a(x,y) désignant

l’accessibilité locale. Fujita et Thisse ajoutent que a(x,y)peut également être interprété

comme un effet de débordement informationnel d’une entreprise localisée en y vers une

entreprise installée en x, et A(x) comme une fonction de retard dans la réception de


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l’information (laquelle a la nature d’une externalité spatiale). Dans ce cas, le montant

d’information reçue par un producteur est exogène ; il dépend toutefois toujours de la

localisation des autres producteurs.

Pour les consommateurs, Fujita et Thisse considèrent un continuum de

consommateurs qui cherchent à se localiser au sein du même espace. L’utilité d’un

consommateur est donnée par U(s,z), où s représente la consommation du bien composite.

Pour simplifier, ils supposent que la consommation de sol est la même pour tous et égale à Sh.

De plus, chaque ménage offre une unité de travail et le bien composite est importé à un prix

constant normalisé à un. En conséquence, si un consommateur choisit de résider en x ∈ X et

de travailler en xw ∈ X, sa contrainte de budget est donnée par :

𝑧 + 𝑅 𝑥 𝑆ℎ + 𝑡ℎ 𝑥 − 𝑥𝑤 = 𝑊(𝑥𝑤)

Où th est le coût unitaire de déplacement. Puisque la dimension des logements est fixe,

l’objectif du ménage équivaut à choisir un lieu de résidence et un travail qui maximisent la

consommation du bien composite par :

𝑧 𝑥, 𝑥𝑤 = 𝑊 𝑥𝑤 − 𝑅 𝑥 𝑆ℎ − 𝑡ℎ 𝑥 − 𝑥𝑤

La configuration d’équilibre des producteurs et des ménages est déterminée par le jeu

des fonctions d’enchère foncière des uns et des autres. La fonction d’enchère foncière d’une

entreprise en x ∈ X est définie de la façon suivante :

𝛷 𝑥, 𝜋 = 𝑎 𝑥, 𝑦 𝑓 𝑦 𝑑𝑦𝑥

− 𝑊 𝑥 𝐿𝑓 − 𝜋 /𝑆𝑓

Cette fonction représente le prix le plus élevé que l’entreprise est prête à offrir pour

s’installer en x lorsque ses profits sont donnés par π. De la même façon, la fonction d’enchère

foncière d’un consommateur en x ∈ X est donnée par

𝛹 𝑥, 𝑢 = max𝑥𝑤

[(𝑊 𝑥𝑤 − 𝑍 𝑢 − 𝑡ℎ 𝑥 − 𝑥𝑤 )/𝑆𝑓]

Où Z(u) est la solution de l’équation U(Sh,z)=u. dans ce cas, Ψ(x,u) est la disponibilité

à payer d’un ménage pour résider en x si son niveau d’utilité est u.

L’équilibre est atteint lorsque toutes les entreprises gagnent le même profit maximum,

lorsque tous les consommateurs obtiennent la même utilité la plus élevée, tandis que la rente

foncière et le salaire équilibrent les marchés du sol et du travail.


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Ce modèle comporte des inconnus, ces inconnus sont la distribution géographique des

entreprises et des ménages, la fonction de rente foncière, la fonction de salaire, les migrations

journalières des travailleurs, le niveau maximum d’utilité (noté u*) et le niveau maximum de

profit (noté π*). A l’équilibre, la rente foncière doit satisfaire la relation suivant :

𝑅 𝑥 = max{ 𝛷 𝑥, 𝑢∗ , 𝛹 𝑥, 𝜋∗ , 𝑅 }

Où 𝑅 est la valeur d’opportunité du sol.

Fujita-Ogawa et Imai (FUJITA & THISSE, 1997) montrent que les propriétés de

l’équilibre dépendent de la forme de la fonction d’accessibilité locale. Fujita et Thisse

considèrent deux exemples :

𝑎 𝑥, 𝑦 = 𝛽 exp(−𝛼 𝑥 − 𝑦 ) (3)

Et

𝑎 𝑥, 𝑦 = 𝛽 − 𝛼 𝑥 − 𝑦 (4)

Où α et β sont deux paramètres positifs. La première expression correspond à une

mesure d’escompte spatiale de l’accessibilité, alors que la seconde est une mesure linéaire

d’accessibilité. Dans ce second cas, Fujita, Ogawa et Imai montrent qu’un équilibre unique

existe pour tout vecteur de paramètres. La configuration d’équilibre est monocentrique,

partiellement mixte selon les valeurs des paramètres. Ces configurations sont représentées par

les graphiques (a) à (c) de la figure ci-dessous. RD représente une zone résidentielle, BD un

centre d’emploi, tandis que ID correspond à un district intégré où se regroupent producteurs

et consommateurs. La première (seconde et troisième, respectivement) configuration apparaît

lorsque la valeur α/th est grande (intermédiaire et petite, respectivement) (FUJITA &

THISSE, 1997).

Dans le cas où l’accessibilité est avec escompte spatial, Fujita et Ogawa obtiennent

également trois autres configurations (c'est-à-dire, d, e et f) qui se caractérisent par

l’existence de centres secondaires(les flèches indiquent les directions des mouvements

pendulaires).


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Figure 2 : Configuration d’équilibre possible

(Source : FUJITA & THISSE, Economie géographique, problèmes anciens et nouvelles perspectives, 1997)

Dans ce modèle les établissements ont une seule entité. Il ne peut pas expliquer

l’émergence d’entreprises à établissements multiples. Par exemple, des banques ou des

compagnies d’assurance ont déplacé une partie de leurs activités (comptabilité, service du

personnel) en périphérie. De manière générale, les activités se rapportant aux relations avec

la clientèle et à l’échange d’information avec les autres entreprises s’effectuent dans une

unité centrale implantée au sein du district principal de la ville, alors que le reste des activités

est replié dans des unités annexes installées en périphérie. Cet éclatement de l’activité des

entreprises, qui trouve son origine dans le développement récent des techniques de

communication, devrait jouer un rôle grandissant dans la nouvelle organisation spatiale de la

production.

Un modèle a été développé par Ota et Fujita en 1993 (cité par FUJITA & THISSE,

1997), dans le cadre du modèle Fujita-Imai-Ogawa. Chaque entreprise est constituée d’une

unité centrale et d’une unité annexe. Chaque unité centrale interagit avec toutes les autres

unités centrales (des autres producteurs) dans le but d’échanger des informations, alors que

chaque unité annexe échange des informations et communique seulement avec son unité


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centrale. Chaque entreprise doit alors choisir la localisation de son unité centrale et de son

unité annexe de façon à maximiser ses profits. Ota et Fujita montrent qu’il existe onze

configurations possibles d’équilibre (dépendante des valeurs des différents paramètres). Ces

configurations sont le résultat de deux effets opposés : lorsque le coût de déplacement des

travailleurs augmente, la ségrégation entre zones résidentielle et d’emploi tend à s’atténuer et

lorsque les coûts de communications intra-firme diminuent, les unités annexes se séparent

des unités centrales. Le développement de nouvelles technologies de communication à

l’intérieur des entreprises constitue une cause majeure de la périurbanisation des emplois

(FUJITA & THISSE, 2003).

1.1.4 Conclusion sur les théories de la localisation

Nous pouvons à partir des théories présentées retirer quelques facteurs importants : le

prix du foncier, la distance au centre, l’accessibilité et les économies d’agglomération.

Le prix du foncier est fonction de la distance au centre, plus on s’éloigne du centre et

plus le prix diminue. Dans le modèle de Von Thünen, se localisent au centre les produits qui

peuvent payer la plus forte rente. Dans la théorie d’Alonso, les entreprises cherchent à

maximiser leur profit et réalisent un arbitrage entre le coût de transport et le prix du foncier.

Plus on s’éloigne du centre et plus le prix du foncier va diminuer, mais les coûts de transport

vont augmenter. Cependant, une amélioration de l’accessibilité peut faire diminuer le coût de

transport.

Les économies de l’agglomération sont le dernier concept important. Une force

centripète majeure de ces économies d’agglomération réside dans les externalités. Les

entreprises retirent des profits à se localiser à proximité les unes des autres. Nous pouvons

différencier les externalités de localisation et les externalités d’urbanisation. Les externalités

de localisation résultent de l’agglomération sur un même territoire d’activités de secteurs

similaires ou voisins. Les externalités d’urbanisation résultent de la diversité sectorielle sur le

territoire, de la proximité de tous les producteurs.

Nous allons voir dans la deuxième sous-partie, d’une part si nous retrouvons les

facteurs de localisation identifiés dans la théorie et d’autre par nous allons voir s’il y a des

différences entre les facteurs qui influencent les industries et les services (services plus

commerce).


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1.2 Les facteurs de localisation des activités

économiques

Un facteur de localisation est un élément pris en compte lors du choix de

l’implantation. Il peut intervenir à divers moments du processus de décision : sélection des

alternatives, comparaison des alternatives ou choix final et comprendre les aspects

quantitatifs (ex : coût du bâtiment) et des aspects qualitatifs (ex : qualité de l’environnement

immédiat).

Le choix d’implantation des activités économiques est le résultat d’un compromis et

d’options parmi un nombre plus ou moins grand de facteurs dont le poids et la diversité

varient d’une situation à l’autre. « On choisit ce qui convient le mieux à partir de ce que l’on

veut et en fonction de ce qui est disponible » (MERENNE-SCHOUMAKER, 2003).

La localisation des activités économiques est influencée par les caractéristiques des

établissements et par les caractéristiques des territoires.

Figure 3 : Les déterminants d’une localisation

(Source : MERENNE-SCHOUMAKER, La localisation des industries, 1991)

L’enquête réalisée par le LET (AGUILERA-BELANGER & al., 1999), (le périmètre

d’étude est composé de l’ensembles des communes situées sur un territoire de 45 km autour

de Lyon) permet de classer les facteurs selon l’importance accordée par les entreprises (des

critères perçus comme les plus importants, à la fois révélés et déclarés) (cf. Annexe 1 :

Choix de localisation d'une activité

Caractéristiques des territoires à

différentes échelles

Caractéristiques des entreprises et des

établissements


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Principales raisons de localisation citées par les entreprises ) . Parmi ces critères, certains

sont « classiques », d’autres le sont moins et semblent liés aux caractéristiques de l’offre et

du site. Ils ont regroupé ces critères par grands types de facteurs, auxquels ils font

correspondre les raisons principales de localisation.

Figure 4 : Facteurs et raisons principales de localisation

(Source : AGUILERA-BELANGER & al., Localisation des activités et mobilité, 1999)

Par la suite, les caractéristiques des établissements nous servirons pour réaliser la

sectorisation (impact du secteur, de la taille dans les stratégies de localisation) et les facteurs

qui caractérisent les territoires seront ensuite transformés en indicateurs pour réaliser les

estimations économétriques.


Page | 25

1.2.1 Les facteurs de localisation des industries

1.2.1.1 Les facteurs qui caractérisent les établissements

Le choix de localisation varie en fonction des caractéristiques propres des entreprises

et des établissements. Mais chaque cas diffère des autres et il n’est pas possible de tout

envisager. Merenne-Schoumaker (1991) identifie 5 caractéristiques ; (1) l’influence de la

branche d’activité et de l’établissement et du cycle de vie du produit, l’influence d’autres

traits de l’établissement : (2) la taille, (3) la fonction et (4) la nature de l’opération de

localisation dont il résulte ; (5) le niveau de présence géographique des entreprises (firmes

multinationales, firmes étrangères des pas limitrophes, firmes nationales à plusieurs sièges et

les firmes locales).

a ) La branches d’activité de l’établissement et le cycle de vie du produit

La localisation des différents types d’activités répond à des critères spécifiques. Il est

difficile d’établir des généralités (de faire des synthèses) sur la localisation des secteurs, à

l’exception de quelques secteurs particuliers comme la sidérurgie.

Les industries des biens de consommations se comportent plutôt comme les

entreprises du secteur des services et commerces.

Les facteurs de localisation sont influencés par les besoins des entreprises liés au

cycle de vie du produit. Car les grandes agglomérations des pays développés regroupent des

caractéristiques favorables au lancement de nouveaux produits. Alors que les espaces

périphériques et plus particulièrement le Tiers Monde, sont plus adaptés à la fabrication de

produits à maturité.

b ) La taille de l’établissement

La taille de l’établissement a un impact sur les exigences en main-d’œuvre et en

surface.

En effet, plus la taille augmente et plus la quantité de sites d’implantation qui peut

convenir diminue. Car, d’une part, les vastes terrains bien situés sont relativement rares et,

d’autre part, le nombre de travailleurs disponibles et les moyens de communication doivent


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être suffisent dans la zone d’influence du site. Si le site est bien desservi et les modes de

transport sont rapides et peu couteux, la zone d’influence augmente.

c ) La fonction de l’établissement

Il existe des différences entre la localisation des activités du tertiaire industriel et des

activités de production.

Les activités du tertiaire industriel cherchent à se localiser à proximité des grands

centres urbains et s’opposent souvent à l’exurbanisation. Les fonctions du tertiaire

ont plus besoin d’un environnement urbain de qualité ;

A l’opposé, les activités de production, notamment celles qui exigent peu de

personnel qualifié, se déplacent plus facilement et choisissent plus fréquemment

les petites villes ou les espaces ruraux. La disponibilité, la réputation et le faible

coût de la main d’œuvre sont plus attirants.

d ) La nature de l’opération de localisation

La nature de l’opération de localisation, c'est-à-dire le type de situation qui conduit à

la décision d’une nouvelle implantation. Trois situations peuvent être envisagées : la création

d’un établissement, l’extension d’une entreprise existante et le transfert d’une unité

fonctionnant déjà. Il existe des situations intermédiaires, par exemple, le transfert peut

concerner l’ensemble de l’entreprise, seulement la production ou une activité bien

déterminée.

Dans le cas d’une extension, les entreprises peuvent chercher à minimiser la distance

entre l’ancien et le nouvel établissement, pour permettre l’arrivage des matières premières,

l’écoulement des produits et les contacts entre les divisions. Dans le cas d’un transfert,

différents facteurs peuvent expliquer la limitation de la distance comme, la localisation de la

clientèle, le lieu de résidence de la main-d’œuvre ou le cadre de vie.

e ) Le niveau de présence géographique des entreprises

Merenne-Schoumaker (1991) distingue quatre niveaux de présence géographique,

auxquels correspondent des comportements nettement différents.


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Les localisations des firmes sont différentes selon qu’elles soient des firmes

multinationales, des firmes étrangères des pays limitrophes, des firmes nationales à plusieurs

sièges ou des firmes locales.

Pour les firmes multinationales, la création d’une nouvelle unité se réalise à partir

d’une technique déjà plus ou moins éprouvée et d’une certaine expérience. La nouvelle

implantation fait partie d’un réseau complexe au sein de la firme. La société traite avant tout

avec les autorités nationales et est peu sensibles aux traditions régionales.

Les firmes étrangères des pays limitrophes, possèdent fréquemment un nombre

restreint d’établissements. Comme elles rencontrent souvent des difficultés dans leur propre

pays pour s’étendre, elles cherchent à se localiser non loin des frontières afin de limiter les

déplacements entre leur nouvel établissement et la maison-mère. Cette nouvelle localisation

doit leur permettre de résoudre des problèmes : main-d’œuvre, terrain, financement,

réglementation, etc.

Les sociétés nationales disposent de plusieurs établissements répartis sur le territoire.

Le nombre, la localisation et la nature de leurs activités influencent la décision.

Généralement, la nouvelle unité s’inscrit dans un programme d’ensemble où le facteur

marché joue un rôle essentiel. Toutefois, certains transferts ou extensions peuvent avoir pour

premier mobile la résolution d’un problème spécifique, notamment celui du recrutement de la

main-d’œuvre.

Enfin, les sociétés régionales ou locales sont souvent des entreprises familiales

disposant d’un seul établissement. La création d’une nouvelle unité (ou le transfert de la seule

existante) constitue alors une véritable aventure. Ces firmes connaissent bien leur milieu et

elles sont très sensibles aux aspects locaux. Elles entrent presque toujours en contact avec les

autorités locales ou régionales qui peuvent ainsi avoir une influence importante.

1.2.1.2 Les facteurs qui caractérisent les territoires

Merenne-Schoumaker dans « La localisation des industries » (1991) différencie deux

niveaux d’analyse territoriale :

le niveau des grands espaces économiques et des pays ;

le niveau des régions, des localités et des terrains.


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Pour cette analyse c’est le niveau des régions, des localités et des terrains qui nous

intéresse. En effet notre analyse est réalisée sur le découpage le plus fin du territoire qu’est

l’Iris.

Au niveau des régions, des localités et des terrains nous pouvons identifier trois

grands groupes de facteurs : le cadre général, les facteurs de production et l’environnement

économique, humain et politique.

a ) Le cadre général

Situation géographique

La situation géographique est une notion relative, car elle désigne la position par

rapport à d’autres lieux ou d’autres phénomènes localisés (marché, voies de communication,

etc.)

Ce facteur a un impact plus important au niveau régional ou local qu’au niveau

national ou international. Car à cette échelle les éléments de polarisation des activités, des

trafics, des populations et des différences qualitatives dans les répartitions ont plus

d’importances (par exemple le rôle des ports maritimes ou des villes sont loin d’être

identiques).

De plus, toutes les situations ne sont pas équivalentes, notamment en ce qui concerne

les infrastructures et superstructures disponibles (certain dirigeants d’entreprises peuvent

refuser de s’installer à certains endroits malgré les avantages financier que leur offraient des

responsables publics) (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

Le marché

Ce facteur joue un rôle moins important à l’échelle régionale et locale (MERENNE-

SCHOUMAKER, 1991 ; DAVIN, 1969). Toutefois, certaines activités restent très liées à

l’air de circulation de leurs produits : lors de coût de transport élevés (industries des besoins),

quand le produit perd rapidement de sa valeur (presse quotidienne).


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b ) Les facteurs de production

Les transports et l’accessibilité

Un des facteurs le plus important pour les entreprises de l’industrie est le transport :

proximité aux axes structurants, les avantages logistiques et l’accessibilité (facteur le plus

important dans l’enquête réalisée par Aguiléra-Belanger & al. (1999) cf. Annexe 1)

Les coûts de transport varient selon les types d’activités. Pour l’industrie, la

localisation des usines est dépendante des coûts du transport, si la part des coûts directs de

transport dans le prix de revient des produits dépasse 5% (MERENNE-SCHOUMAKER,

1991). C’est pour cela qu’un grand nombre d’entreprises industrielles ont pour objectif de

minimiser les coûts liés aux transports.

Les entreprises sont de plus en plus exigeantes aux niveaux des infrastructures et de

l’organisation des déplacements de leurs marchandises et du personnel. Les firmes désirent

être bien desservies, pour cela, elles doivent choisir entre plusieurs modes de transport

(DAVIN, 1969 ; MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

Mais les industries privilégient de plus en plus, la route et l’autoroute comme mode de

transport, car les infrastructures autoroutières sont très accessibles. A l’opposé, l’utilisation

du rail et des voies d’eau intérieure ont baissé. (DAVIN, 1969 ; RAYMOND & JAYET,

1998)

Les nouvelles zones d’activités ont une localisation proche des autoroutes, ports et

aéroports. Mais cette proximité n’implique pas nécessairement sont utilisation (ces zones

offrent des avantages en matières de terrains comme des vastes surfaces à des prix

intéressants, l’écart avec la population et peu de problèmes de voisinages).

Les décisions de localisation, sont aussi influencées par les services de

télécommunications. Car, si les délais d’obtention des lignes téléphoniques sont trop longs,

les industries s’implantent moins que dans les zones où les réseaux sont abondent et de

qualité. (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

Grâce à l’accessibilité, les entreprises disposent rapidement de tous les facteurs de

production et des biens intermédiaires dont elles ont besoin, en diminuant les coûts et le

temps de transport. Elle permet aussi de recueillir un maximum d’informations stratégiques

avec un avantage temporel sur leurs concurrents (CAMAGNI, 1992).


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Les matières premières, l’eau et l’énergie

La localisation des matières premières et des disponibilités en énergie s’est restreint

ces dernières années en raison de mutation technique (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991):

- Mutation au sein des fabrications, par exemple la diminution des quantités de

matières premières et le développement du recyclage

- Augmentation du nombre de matière intervenant au sein même des fabrications

(chaque matière n’intervenant parfois qu’en quantité restreinte et se trouvant

fréquemment à un endroit différent des autres) il y a dès lors compétition et même

souvent annulation entre les différentes influences.

Les modifications intervenues dans le domaine des transports entraînent une

diminution de l’importance relative des coûts et l’augmentation des possibilités. Mais cela

peut évoluer avec l’augmentation du prix du pétrole.

Avec l’augmentation des besoins et de la raréfaction des réserves, le rôle de l’eau a

pris plus d’importance. C’est pour cela, que les grands consommateurs d’eau s’implantent en

bordure (pour le refroidissement, les centrales électriques, la sidérurgie et le montage

automobile). Le problème de l’eau est également qualitatif, car elle doit être d’une certaine

qualité notamment dans le secteur alimentaire.

Les disponibilités en terrains et bâtiment

Les entreprises ont des exigences croissantes en espace, elles portent autant sur les

quantités et la qualité. La recherche de terrains équipés au prix peu élevé et situé dans un

environnement de qualité.

Les bâtiments disponibles sont un facteur de localisation, si le bâtiment est récent ou

en bon état il est facilement réutilisable. La multiplication des parcs industriels et le

développement de l’immobilier industriel modifient la procédure de choix d’une localisation

(MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

Les zones d’activités ont un impact sur l’organisation des territoires, les zones

d’activités sont définies comme « un ensemble de terrains acquis et regroupés par un maître

d’ouvrage, généralement public, parfois privé, et préalablement équipés pour facilité


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l’installation, le fonctionnement et le développement d’établissements à caractère

économique » (MOATTI, 1968 cité par MILLION, 2004)

Ces zones d’activités constituent un enjeu pour les entreprises par les espaces, les

équipements et les services qu’elles offrent pour leur implantation et leur développement.

Pour les établissements du Grand Lyon localisés hors du centre, 28% du total sont implantés

dans une zone d’activités. Pour les industries c’est près de la moitié des établissements

industriels (48%) qui sont localisés dans une zone d’activités (MILLION, 2004).

Les aspects quantitatif et qualitatif de la main-d’œuvre

La main-d’œuvre est le principal facteur de localisation pour la plupart des industries,

cela provient de deux faits : d’une part la diminution des contraintes classiques de production

pour un grand nombre d’entreprises et l’accroissement du poste main-d’œuvre et d’autre part

une intervention de plus en plus marquée des pouvoirs publics.

La main-d’œuvre a quatre aspects (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991) :

disponibilité, qualification, réputation et le coût.

La disponibilité joue un rôle au niveau des grandes entreprises (difficultés de

recrutement restreintes). La disponibilité de la main-d’œuvre à également un aspect qualitatif

en termes d’âge et de sexe par exemple certaines entreprises cherchent à recruter du

personnel jeune).

Du point de vue de la qualification, les entreprises ont des exigences au niveau de la

formation requise, certaines entreprises rejettent les zones rurales ou au contraire elles

recherchent des zones où la qualification de la population est moins poussée.

La réputation de la main-d’œuvre comprend des éléments qualitatifs comme la

régularité (absentéisme), la rapidité (de formation dans le travail), l’efficacité, la stabilité etc.

Mais il est difficile d’apprécier ces caractères correctement, l’appréciation de la main-

d’œuvre sur ces points s’appuie parfois sur des images stéréotypées ou des affirmations

anciennes et peuvent devenir totalement fausses.

Le coût de la main-d’œuvre est un critère important de la localisation mais à pondérer

par la productivité.


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c ) L’environnement économique, humain et politique.

L’environnement économique

Le choix d’une localisation peut être influencé par la recherche de la proximité

d’autres entreprises. La recherche de proximité peut s’expliquer par les relations directes

existant entre le nouvel établissement et ceux implantés dans les environs. La prise en

considération du climat économique de la région, la recherche d’un voisinage particulier

(exemple : recherche des firmes de la même nationalité, même activité, ou contraire des

petites firmes qui souhaitent se localiser à côté d’une plus grande). Ce comportement des

firmes a pour objectif de minimiser les risques (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991).

La proximité des firmes a pour effet de dynamiser le milieu et de créer des effets

d’entraînement (incitation à la modernisation, à l’innovation, à la création, etc.). C’est

l’intérêt des « pépinières » d’entreprises1.

Les économies externes jouent un rôle important et complexe, elles sont les bénéfices

collectifs que perçoivent les entreprises du fait de leur position relative, indépendamment de

tout échange marchand.

Comme nous l’avons vu précédemment, les économies d’agglomération sont

composées des externalités de localisation et des externalités d’urbanisation. Les économies

de localisation résultent de l’agglomération d’activités similaires ou voisines et les économies

d’urbanisation sont liées à la diversité sectorielle sur le territoire.

Les économies d’agglomération peuvent être recherchées par deux types

d’entreprises. Les entreprises liées à la population et les entreprises liées à la production.

Pour les entreprises liées à la production, la recherche des économies d’agglomération

par les entreprises entraîne le développement de villes « généralistes » ou technologiques.

Les villes « généralistes » sont définies par AGUILERA-BELANGER & al. (1999) comme

des villes ayant des activités industrielles diversifiées et parfois des compétences spécifiques

1 Définition des pépinières : « Les pépinières d'entreprises, également appelées "ruches" ou "couveuses", sont

des outils de développement économique local et de soutien à la création d’entreprise qui ont été mis en place

progressivement depuis le début des années 1980 afin d'héberger et d'accompagner des entreprises nouvelles et

leur permettre d'inscrire leur projet dans la durée. Structure d’accueil temporaire, la pépinière a pour objectif de

renforcer les chances de succès des créateurs d’entreprises en proposant notamment un soutien méthodologique,

un accompagnement personnalisé, des services collectifs et partagés ainsi que des locaux adaptés. » Institut

Supérieur des métiers <http://www.aides-entreprises.fr/bibliotheque_electronique/reseaux_o13.html> (consulté

en Juillet 2008)

http://www.aides-entreprises.fr/bibliotheque_electronique/reseaux_o13.html


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sur certaines filières. Les villes technologiques se développant sur la base d’un secteur

industriel, spécialisé sur une technologie innovante.

L’agglomération lyonnaise se caractérisant par ses fonctions «généralistes »

s’appuyant sur un grand nombre de petites et moyennes entreprises, et par l’importance de

certains secteurs implantés depuis parfois longtemps dans la ville (AGUILERA-BELANGER

& al., 1999).

La recherche d’économies d’agglomération est donc intéressante pour les entreprises

et ces économies d’agglomération peuvent également attirer de nouvelles entreprises. Mais à

partir d’un certain seuil d’agglomération, ces économies peuvent se transformer en

déséconomies.

Les préoccupations et les contraintes de l’environnement

La prise de conscience des problèmes de sauvegarde de l’environnement, les

politiques d’aménagement du territoire et de la protection de la nature restreignent les

possibilités de choix pour de nombreuses industries.

Les mesures concernant la protection de l’environnement deviennent un obstacle pour

les entreprises les plus polluantes. Mais les réglementations, les concernant varient selon les

pays, les villes et les régions. Les entreprises les plus polluantes se déplacent des zones les

plus réglementés vers les plus tolérantes.

Les centrales nucléaires sont également concernées par la protection de

l’environnement car, elles ne peuvent pas s’implanter sans l’approbation de la population qui

met en place des manifestations antinucléaires. Et les mesures imposées aux sociétés

électriques rendent de plus en plus difficile le choix du site (MERENNE-SCHOUMAKER,

1991).

Le cadre de vie

Le cadre de vie est un facteur de plus en plus évoqué dans les travaux récents, mais il

est rarement défini. Merenne-Schoumaker le défini de la façon suivante :

« il regroupe les éléments suivants : des coordonnées du cadre physique

(beauté des paysages, durée de l’ensoleillement), les conditions du logement


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(disponibilité, prix et surtout qualité), l’attrait touristique, la présence

d’équipements dans les domaines de l’enseignement (surtout université et

école internationale), du commerce, des soins médicaux, de la culture et des

loisirs, etc. ; les facilités d’accès à ces équipements ou aux sites touristiques

voisins (en particulier, les facilités de communication avec la métropole ou la

grande ville voisine) enfin, des facteurs d’ambiance (nombre suffisant de

personnes de catégories socioprofessionnelles analogues, habitudes

régionales, degré d’ouverture du milieu aux nouveaux arrivants, etc.). »

(MERENNE-SCHOUMAKER, 1991)

Ces éléments ne sont pas décisifs mais, à condition économiques égales, ils peuvent

emporter la décision. Les régions et/ou communes font des efforts pour améliorer leurs

images de marque et pour tenter d’offrir un « plus ». La prise en compte de ce facteur conduit

les dirigent à choisir des localisations proches des grandes villes ou des régions touristiques.

L’intervention des pouvoirs publics

Deux groupes d’interventions ont de l’importance (MERENNE-SCHOUMAKER, 1991) : les

interventions régionalisées du pouvoir central et les interventions des dirigeants régionaux ou

locaux.

La majorité des politiques régionales sont des politiques d’incitation (mesures

financières et fiscales, orientation des investissements vers tel ou tel région, décentralisation

des pôles en croissance vers les périphéries en retard). Mais leurs impacts sont faibles dans

les régions en difficulté malgré les aides, qui ne modifient pas l’image des régions qu’ont les

chefs d’entreprises des conditions minimales de fonctionnement. De plus, l’avantage obtenu

n’est pas permanent et ne peut pas être comparé avec des avantages permanents comme

l’infrastructure ou la qualification élevée de la main-d’œuvre.

Les interventions des dirigeants régionaux et locaux sont plus déterminantes, en

raison de l’importance accordée par les dirigeants aux « structures d’accueil » et à une bonne

collaboration avec les autorités locales.


Page | 35

CONCLUSION

La localisation des industries est influencée par les caractéristiques des établissements

et des territoires.

Dans les caractéristiques des établissements, nous retiendrons deux qui nous intéresse

tout particulièrement : la taille et la branche d’activité. L’augmentation de la taille des

établissements augmente les besoins d’espace et de main-d’œuvre. Plus la taille des

établissements augmente et plus la quantité de sites d’implantation qui peuvent convenir

diminue. De plus, la localisation des industries varie selon le type d’activité.

Dans l’enquête réalisée par le LET les principales raisons de localisation citées par les

entreprises sont la proximité aux infrastructures de transport (aux axes structurants) et

l’accessibilité. Les autres raisons importantes sont le coût de la localisation et les économies

d’agglomération. Les économies d’agglomération jouent un rôle important, les entreprises

retirent des profits à se localiser à proximité les unes des autres.

Un autre facteur important c’est la main-d’œuvre. Les entreprises ne sont pas

seulement attirées par la disponibilité et le coût, mais aussi par la réputation ou la

qualification.

L’évolution du rôle des facteurs de localisation traduit l’accroissement du nombre de

facteurs intervenant dans le choix d’une localisation, l’affaiblissement des contraintes

classiques de production, la croissance des facteurs humains et l’importance de

l’environnement économique ou de l’intervention des pouvoirs publics.

La localisation des industries est influencée par un nombre plus ou moins important

de facteurs. Nous allons voir si pour les services et les commerces nous retrouvons les mêmes

facteurs et nous voir s’ils ont le même impact que pour la localisation des industries.


Page | 36

1.2.2 Les facteurs de localisation des services et des

commerces

Les logiques de localisation des services ont des points communs avec celles des

industries, mais elles se distinguent souvent du fait de la dimension en partie immatérielle de

l’activité de service et du rôle de l’information dans le secteur tertiaire.

L’INSEE défini les services de la façon suivante :

« Une activité de service se caractérise essentiellement par la mise à

disposition d'une capacité technique ou intellectuelle. A la différence d'une

activité industrielle, elle ne peut pas être décrite par les seules

caractéristiques d'un bien tangible acquis par le client. Compris dans leur

sens le plus large, les services recouvrent un vaste champ d'activités qui va du

commerce à l'administration, en passant par les transports, les activités

financières et immobilières, les services aux entreprises et aux particuliers,

l'éducation, la santé et l'action sociale. C'est le sens généralement donné par

les anglo-saxons au terme "services". En France, dans la pratique statistique,

ce vaste ensemble est dénommé "activités tertiaires". On y distingue le

tertiaire marchand (transports, commerce, services aux entreprises, services

aux particuliers, activités immobilières et financières) du tertiaire non-

marchand (éducation, santé, action sociale, administration,...) ; les termes

secteurs des services sont alors utilisés de façon plus restrictive puisque

limités aux services aux entreprises et aux particuliers. » (Site internet

INSEE)

Dans ce mémoire, ce sont les services au sens le large qui nous intéressent, les

services comprennent donc les commerces, l'administration, les transports, les activités

financières et immobilières, les services aux entreprises et aux particuliers, l'éducation, la

santé et l'action sociale. Et nous ne ferons pas seulement référence aux services aux

entreprises ou aux particuliers.

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/france.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/secteur-tertiaire.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/services-aux-particuliers.htm




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Il existe deux composantes principales de la problématique de la localisation des

services : la nature de la relation de service et la nature du prestataire et de l’usager. Ces deux

composantes seront étudiées dans le premier point et ensuite comme pour l’industrie nous

expliquerons d’une part les caractéristiques des établissements et d’autre part les

caractéristiques des territoires.

Figure 5 : Les composantes principales des services et des commerces

1.2.2.1 Les composantes principales des services

a ) La nature de la relation de service

Le type de relation entre prestataire et usager influence fortement les localisations, il

peut être considéré comme un facteur de différenciation au sein des services eux-mêmes.

MERENNE-SCHOUMAKER (2003) distingue trois aspects de la relation : le prestataire ou

l’usagé se déplacent, l’importance du copilotage et de la coproduction et le type de recours au

service.

Choix de la

localisation

d’un service

Nature de la

relation de

service

Nature du

prestataire et de

l’usager

Clientèle

Ménages

Entreprises

Opérateur

Public

Privé


Page | 38

1er

aspect de la relation : le type de déplacement (le prestataire ou l’usagé se déplacent), nous

pouvons distinguer trois cas :

1. le client se rend chez le fournisseur de services (très courant pour les services aux

personnes dont le commerce, les loisirs, l’éducation, la santé, etc. même si

certains prestataires vont chez leurs clients : poste, taxis, réparateurs, etc.) ;

2. le fournisseur de service se rend chez son client ; cette catégorie n’est pas

assimilable aux seuls services aux entreprises, qui peuvent se trouver dans le

premier cas (par exemple : formation du personnel dans un centre spécialisé,

conseil juridique au bureau d’un avocat, etc.) ;

3. la transaction n’impose aucun déplacement : grâce à l’essor des

télécommunications ce groupe connait une forte croissance.

Ces trois situations engendrent des localisations différentes en lien directe avec

certaine contraintes :

1. quand le client se déplace : la localisation dépend de la répartition des clients, de

leur mobilité, de leur volonté et de leur capacité d’assumer le coût de déplacement

(coût monétaire et coût en temps). La localisation est donc proche de la clientèle

potentielle ;

2. quand le fournisseur se déplace, la localisation est plus libre. Mais il n’est pas

indépendant de la répartition spatiale des clients, puisqu’il s’agit de produire et de

distribuer au moindre coût du rapport qualité / prix ;

3. quand la transaction n’impose aucun déplacement, les seules contraintes sont

spatiales : présence de réseaux de télécommunications, coût et qualification de la

main-d’œuvre potentielle et disponibilités foncières ou immobilières.

2ème

aspect de la relation : le degré de copilotage et de coproduction engendre des contraintes

croissantes de proximité spatiale. Le copilotage correspond au contrôle du processus par le

client et la coproduction correspond à la participation opérationnelle du client.

3ème

aspect de la relation : le type de recours au service (fréquence et recours

systématique ou non). Un service assuré de façon permanente et auquel l’entreprise ou le

particulier recourent systématiquement est beaucoup plus contraint d’être proche de ses

utilisateurs qu’un service occasionnel.


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b ) La nature du prestataire et de l’usager

Les localisations des services privés se différencient souvent de celles des services

publics en raison d’objectifs différents : le profit pour les premiers, une combinaison entre

moyens financiers et équité pour les seconds (dont l’égalité d’accès).

De même, les logiques de localisation des services aux ménages diffèrent

sensiblement de celle des services aux entreprises. Les services aux ménages recherchent la

proximité de leurs clients (souvent très dispersés), alors que les services aux entreprises

visent des clients souvent plus concentrés dans l’espace, mais ils sont plus sensibles aux

coûts de transaction et à la qualification de la main-d’œuvre.

1.2.2.2 Caractéristiques des entreprises et des établissements

Outre la nature du prestataire, Merenne-Schoumaker (2003) distingue 4

caractéristiques des établissements qui influencent les choix de localisation

a ) L’activité de l’établissement et le cycle de vie du produit

Les exigences de chaque service varient d’un secteur à l’autre et il y a des critères

spécifiques aux différents secteurs. Les mutations des activités en termes de produits ou de

services offerts et dans leur organisation intrinsèque (exemple : manière de produire, de

vendre, etc.) contribuent à changer la demande en terme de localisation.

La position du service dans une des phases du cycle de vie joue un rôle. Au début, les

nouveaux services s’installent seulement dans les plus grands centres, puis au fur et à mesure

qu’ils se développent, ils se localisent dans des centres moins importants (voire dans les pays

ou régions moins développés), et s’installent ensuite en phase de maturité partout. Ce fait est

typique dans le commerce de détail et le tourisme où il faut renouveler l’offre régulièrement.

b ) La taille de l’établissement

Elle intervient par ses exigences en surface requise. Mais elle influence aussi le choix

de la situation, car taille et aire de marché sont souvent liées. Cela explique les localisations

plus sélectives des activités comme les centres commerciaux régionaux (qui doivent disposer

d’une zone de chalandise supérieure à 200 000 habitants), les hypermarchés (au moins 50

000 habitants) ou encore les complexes cinématographiques.


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La taille de l’entreprise est un facteur qui influence le choix d’implantation. Le

comportement des grands groupes est différent de celui des PME et TPE. Les grands groupes

raisonnent en termes de réseaux (ce qui explique l’influence des services existants sur la

nouvelle implantation). Les PME et TPE sont plus sensibles aux conditions locales de leur

implantation qu’elles connaissent bien.

De plus, la croissance par la fusion des grands groupes peut avoir des conséquences

sur la réorganisation de l’espace de leurs activités des services (exemple : suppression de

points de vente proches, réorganisation de ceux qui sont maintenus avec parfois transfert des

activités vers de meilleurs sites comme dans le cas des agences bancaires ou des stations-

service). Les fusions impliquent également une relocalisation de leur tertiaire de

commandement, recentré sur une grande ville, le plus souvent sur un nouveau site.

c ) La fonction de l’établissement

Un entrepôt n’a pas les mêmes exigences de localisation qu’un magasin accessible à

la clientèle ; de même qu’entre un service avec guichet et un service non accessible à la

clientèle. D’où la distinction entre back offices (pouvant être éloignés de leur marché pour

réduire les coûts de production) et front offices (obligés d’être proches de leur clientèle pour

assurer le face à face avec la clientèle).

d ) La nature de l’opération de localisation

Comme pour l’industrie, 3 situations peuvent être envisagées : la création d’un

établissement, l’extension (en un autre lieu) d’une entreprise existante et le transfert (partiel

ou total) de l’activité.

En général, dans le cas d’une création, le choix de localisation est peu étudié : le

domicile de l’entrepreneur et les disponibilités immobilières et foncières sont les principales

préoccupations.

La proximité à la résidence du décideur est la troisième raison de localisation citée par

les entreprises dans l’enquête réalisé par le LET (cf. Annexe 1 : Principales raisons de

localisation citées par les entreprises).

Pour les extensions et les transferts, tout dépend de leur origine. S’il s’agit d’un

problème foncier ou immobilier ou d’accessibilité, la distance entre la première et la

deuxième unité peut être réduite afin de conserver sa clientèle, son personnel et son cadre de


Page | 41

vie. A l’opposé, si l’entreprise désire conquérir un nouveau marché ou réduire les coûts de

main-d’œuvre, la distance peut être beaucoup plus grande.

1.2.2.3 Les caractéristiques des territoires

Comme pour l’industrie nous avons classé les caractéristiques des territoires en 3

familles : le cadre général, les facteurs de production et l’environnement économique,

humain et politique.

a ) Le cadre général

Le contexte économique, politique, social et culturel

Ce sont les économies les plus ouvertes et les plus diversifiées qui comptent le plus de

services et la plus grande diversité de service. Les choix politiques modifient la part des

services publics et/ou l’intérêt du secteur privé pour certaines activités. Ce facteur a rôle

essenteil à l’échelle macrospatiale (pays ou régions). A l’échelle locale, certains services

marchands refusent parfois de s’installer dans des villes socialement défavorisées.

Le marché

Le marché est déterminant, surtout pour les services banals impliquant de la part du

prestataire un recours fréquent ou le déplacement du client. Deux paramètres doivent être pris

en compte (MERENNE-SCHOUMAKER, 2003) :

1. le volume de clients potentiels susceptibles d’être atteints ou de fréquenter le lieu

d’implantation ;

2. la concurrence.

Le volume de clients potentiels ou de fréquentation du lieu d’implantation se situe

dans une aire circonscrite. Dans le cas du commerce de détail cette aire est appelée zone de

chalandise, elle est fortement liée à la distance (distance-temps surtout). Cette distance varie

en fonction des densités de population (plus courte si les densités sont fortes), du degré

d’élasticité de la demande (plus courte si la sensibilité est plus forte au coût de déplacement)

et du degré de mobilité des prestataires ou usagers (plus courte si leur mobilité est faible)

(ERIGUR, 2001 ; MERENNE-SCHOUMAKER, 2003).


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Les services aux personnes étaient traditionnellement liés aux zones de résidence.

Mais avec l’accroissement des mobilités et la dispersion des lieux de travail, de loisirs et de

tourisme, la population a de plus en plus recours à des services loin de leur lieu de résidence

(exemple : faire ses courses durant le temps de midi à proximité du lieu de travail). Cela a un

impact sur le choix de localisation des services qui vont choisir d’autres lieux pour se

localiser.

Transports, accessibilité et possibilités de communication

Sous certain aspect, ce facteur est corrélé au précédent, car l’aire de marché dépend de

la capacité du lieu de service à être atteint par une clientèle (c'est-à-dire l’accessibilité), des

facilités de déplacement vers ce lieu (donc des distances et des réseaux de transport).

Ce facteur joue a différentes échelles spatiale et pour la plupart des services. En

général, la fréquentation d’un service diminue régulièrement avec la distance le séparant des

usagers potentiels.

L’influence des possibilités de communication dépend de l’importance du contact

entre entreprise et client et de l’importance des contacts entre entreprises du même secteur ou

de secteurs voisins. Par exemple, pour les bureaux, il existe deux types de contacts « face à

face », des contacts par téléphone ou internet. Les contacts « face à face » nécessitent la

proximité spatiale, mais les contacts par téléphone ou internet ont seulement des réseaux de

bonne qualité (MERENNE-SCHOUMAKER, 2003)

Pour le commerce de détail, l’accessibilité est un facteur de localisation de grande

importance. Comme il exige presque toujours le déplacement des clients, les facilités et les

coûts de déplacements auront un impact sur les déplacements.

Les clients potentiels, du lieu de vente, se localisent au sein d’une aire (la zone de

chalandise) qui les relies aux commerces de cette zone. Au sein de cette zone, le taux de

pénétration (part des clients parmi les clients potentiels) diminue avec l’augmentation de la

distance. La zone de chalandise peut être décomposée en trois sous-ensembles (ERIGUR,

2001) :

1. la zone primaire qui regroupe 60 à 80 % de la clientèle ; elle ceinture directement

le point ou le lieu de vente et se caractérise par des taux de pénétration élevés ;


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2. la zone secondaire qui contient 15 à 25 % de clients supplémentaires et se dessine

comme une deuxième couronne avec des taux de pénétration élevés ;

3. la zone tertiaire qui fournit le reste des clients et apparait comme une troisième

couronne parfois très étendue, mais avec peu de clients.

L’accessibilité étant liée à la distance-temps. Elle varie selon le type de commerce

(par exemple : pour un supermarché l’essentiel de sa clientèle se situe à moins de 10 minutes

en voiture, pour un hypermarché le rayon est de 15 à 20 minutes et celui d’un centre

commercial régional est de 20 à 30 minutes). L’accessibilité est devenue une contrainte de

localisation avec le développement de la concurrence.

Les nouvelles implantations cherchent à profiter de l’attractivité exercée par les

commerces déjà installés. L’accessibilité devient un critère de compétitivité entre les

commerces. (ERIGUR, 2001).

b ) Les facteurs de production

Le marché du travail

La main-d’œuvre (emplois, qualifications et métiers, organisation et division du

travail, marché de l’emploi) est un facteur de plus en plus important pour la localisation des

services aux entreprises

Une gamme large de qualifications élevées pourrait ainsi représenter une importante

externalité offerte par les villes d’une certaine importance. Mais une standardisation de

certains services entraine parfois leur décentralisation vers des bassins où se trouve une main-

d’œuvre moins coûteuse. (MERENNE-SCHOUMAKER, 2003)

Le marché foncier et immobilier

C’est un facteur de localisation important à l’échelle intra-urbaine où la disponibilité

et le prix d’une offre sont des éléments essentiels. Car, les prix élevés du centre éliminent les

fonctions les plus banales ou les plus fortement consommatrices d’espace qui vont s’installer

en périphérie.

Le marché immobilier porte généralement sur des surfaces déjà construites (magasins,

bureaux, …). Les professionnels de l’immobilier ont nettement accru leur rôle : ils jouent les

intermédiaires entre une offre existante et la demande et initient une nouvelle offre sans


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nécessairement une demande préalable (exemple : locaux « en blanc »), ce qui oriente

largement les nouvelles localisations (MERENNE-SCHOUMAKER, 2003).

Dans l’enquête réalisée par Aguiléra-Belanger & al. (1999), le coût de la localisation

est la principale raison de localisation citée par les entreprises du tertiaire. Ils soulignent que

le coût de la localisation ne se limite pas au prix du foncier mais il doit être pris comme un

coût global de la localisation. Le coût global de la localisation est un coût plus large qui

prend en compte le prix foncier mais également des éléments comme le niveau d’imposition,

la proximité des équipements d’agglomération (accessibilité de l’entreprise), etc.

c ) L’environnement économique, humain et politique

L’environnement économique et social

L’environnement économique et social a un impact à l’échelle macrospatiale et

microspatiale. C’est l’échelle microspatiale qui nous intéresse.

A l’échelle microspatiale, le facteur principal est la proximité d’autres services de

même nature ou complémentaires ; la majorité des entreprises préfèrent le regroupement à

l’isolement. Ce facteur est important pour des raisons d’économies d’agglomération ou des

ressources territoriales. De plus, la concentration d’activités similaires ou ayant les mêmes

cibles de clientèle augmente l’attractivité du lieu et diminue les risques. Les entreprises

préfèrent également se regrouper à cause des fonctionnalités des immeubles ou du site, le

poids de la tradition et du prestige des lieux. Les entreprises sont attirées par les potentialités

des immeubles et la réputation du quartier, par certains nouveaux sites (parcs d’affaires,

technopôles, centres commerciaux réputés) et par certains centres anciens (ex. : les quartiers

bourgeois où s’implantent de nombreuses professions libérales, le commerce de luxe, etc.)

(MERENNE-SCHOUMAKER, 2003).

Les économies d’agglomération sont également recherchées par les entreprises liées à

la population à cause de l’importance du marché de consommation lié au niveau de la

population, et à la proximité de la clientèle. L’importance du marché de consommation et la

proximité de la clientèle sont des avantages stratégiques pour de nombreuses entreprises qui

se développeront en lien avec cette demande (AGUILERA-BELANGER & al., 1999).


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Le cadre de vie

En raison de la relation entre prestataire et usager le cadre de vie est plus contraignant

dans les services que dans l’industrie. Ce facteur intervient moins dans les choix de

localisation des services à l’échelle interurbaine et pour les services aux ménages. Mais il est

pris en compte par de nombreux services aux entreprises qui évaluent leurs choix possibles

sur base de la qualité de la vie dans des villes potentiellement concurrentes et par de

nombreux services plus banals au sein même de l’agglomération. Ce facteur est favorisé par

le marché foncier et immobilier et par les politiques publiques d’aménagement (MERENNE-

SCHOUMAKER, 2003).

Les politiques et interventions des pouvoirs publics

Les pouvoirs publics influencent les localisations par les cadres légaux mis en place

(qui réglementent par exemple l’établissement de nouvelles firmes, la concurrence, les

marchés publics, la fiscalité, le travail, etc.). Ils interviennent aussi par leur politique

d’aménagement du territoire et d’urbanisme, les plans de circulation et de parcage et par des

mesures spécifiques à certaines activités (exemple : le tourisme (réglementation des

implantations), le commerce (contrôle des grandes surfaces), les bureaux (interdiction de

construction dans certain quartiers, interdiction de la transmutation – le filtering down – des

logements en bureaux), etc.).

Les pouvoirs publics sont des opérateurs à part entière décidant de la localisation de

leurs propres services. Les choix opérés sont souvent déterminants (pour les villes et les

quartiers) surtout dans le domaine des hôpitaux, universités, grandes écoles, complexes

sportifs ou de loisirs, etc.. Car, ils peuvent provoquer des croissances divergentes de et une

augmentation des inégalités entre les agglomérations urbaines (MERENNE-

SCHOUMAKER, 2003).

CONCLUSION

Comme pour les industries, la localisation des services est influencée par les

caractéristiques des établissements et des territoires.

Dans les caractéristiques des établissements, la taille de l’entreprise est un facteur qui

influence le choix d’implantation. Le comportement des grands groupes est différent de celui


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des PME et TPE. Les exigences de chaque service varient d’un secteur à l’autre et il y a des

critères spécifiques aux différents secteurs.

Les services impliquent presque toujours le déplacement du prestataire ou de l’usager.

Le marché est très important pour ce secteur et l’accessibilité joue un rôle central, car de ces

éléments dépend le volume de clients potentiels susceptible d’être atteint ou de fréquenter le

lieu d’implantation. En effet, la fréquentation d’un service diminue avec la distance le

séparent des usagers potentiels.

Les services vont chercher à se localiser à proximité des clients et à proximité des

entreprises d’activités voisines ou similaires.

1.2.3 Conclusion sur les facteurs de localisation

Les logiques de localisation des services ont des points communs avec celles des

industries, mais elles se distinguent souvent du fait de la dimension en partie immatérielle de

l’activité de service et du rôle de l’information dans le secteur tertiaire.

Les industries et les services sont influencés par les caractéristiques des

établissements et des territoires.

Pour les caractéristiques des territoires nous retenons essentiellement deux éléments :

la taille et le type d’activité. Pour les services la taille de l’entreprise est un facteur qui

influence le choix d’implantation. Le comportement des grands groupes est différent de celui

des PME et TPE. Pour les industries, l’augmentation de la taille des établissements augmente

les besoins d’espace et de main-d’œuvre. Mais, plus la taille des établissements augmente et

plus la quantité de sites d’implantation qui peuvent convenir diminue. De plus, pour ces deux

secteurs, le type d’activité a une influence sur les choix d’implantation.

Les besoins en main-d’œuvre sont différents, les industries ne sont pas seulement

attirées par la disponibilité et le coût mais aussi par la réputation ou la qualification. La main-

d’œuvre est importante pour certains services, mais une standardisation de certains services

peut entraîner des délocalisations vers de basin de main-d’œuvre moins coûteux.

Les infrastructures de transport et l’accessibilité sont importantes pour les deux types

de secteur, par exemple pour l’industrie une meilleure accessibilité peut se traduire par une


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baisse des coûts de transport et un meilleur acheminement des produits. Pour les services, une

meilleure accessibilité peut augmenter la fréquentation d’un lieu.

Pour les services le marché et la proximité à celui-ci est important, car la

fréquentation d’un service peut diminuer avec la distance le séparant des usagers potentiels.

Mais pour les industries, le marché joue moins à l’échelle locale.

Pour les services et les industries les économies d’agglomération sont importantes, les

entreprises cherchent à se localiser à proximité des autres entreprises. Et les services

cherchent également la proximité à la population.


Page | 48

1.3 Conclusion de la première partie

Cette première partie nous a permis de mettre en évidence les facteurs de localisation.

Nous pouvons regrouper les facteurs en plusieurs familles.

- Coût du foncier

Dans le modèle de Von Thünen, se localisent au centre les produits qui peuvent payer

la plus forte rente. Dans la théorie d’Alonso, les entreprises cherchent à maximiser leur profit

et réalisent un arbitrage entre le coût de transport et le prix du foncier. Le prix du

foncier donc est fonction de la distance au centre, plus on s’éloigne du centre et plus le prix

diminue.

Dans l’enquête d’Aguiléra-Belanger & al. (1999), le coût de la localisation est une des

principales raisons citée par les entreprises industrielles et tertiaires. Pour les industries et les

services se facteur est important, les industries recherchent des espaces disponibles et de

qualité (terrains aménagé et situé dans un environnement de qualité). Pour les services, les

entreprises qui consomment le plus d’espace peuvent préférer s’implanter en périphérie pour

éviter les prix élevés du centre.

- Accessibilité

Dans le modèle d’Alonso, l’emploi se localise au centre, et plus on s’éloigne du centre

et plus le prix du foncier va diminuer, mais les coûts de transport vont augmenter. Cependant,

une amélioration de l’accessibilité peut faire diminuer le coût de transport.

Dans l’enquête du LET, la proximité aux axes structurants et l’accessibilité sont des

raisons importantes pour chacun des deux secteurs. Pour les industries le transport routier est

important. Pour les services, la fréquentation des établissements diminue avec la distance qui

les sépare des usagers.

- Economies d’agglomération

Une force centripète majeure des économies d’agglomération réside dans les

externalités. Les entreprises retirent des profits à se localiser à proximité les unes des autres.


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Les industries et les services cherchent à se localiser à proximité des secteurs

d’activités voisines. Les services vont chercher également à se localiser à proximité du

marché, car le volume de celui-ci est important pour les entreprises de ce secteur.

- Le marché

Pour les industries, le marché est moins important à l’échelle locale. Par contre pour

les services il est très essentiel.

Tous ces facteurs jouent un rôle sur la localisation, mais à des degrés différents selon

les secteurs. Peut-on observer la même chose dans le cas lyonnais ?


Page | 50

Partie 2. Application au cas lyonnais

Nous avons identifié un certain nombre de facteur qui jouent différemment pour deux

grands types de secteurs les industries et les services. Dans cette partie, nous cherchons à

identifier le poids de ces facteurs suivant les secteurs en l’appliquant aux activités

économiques de l’aire urbaine de Lyon.

Nous commencerons par préciser la méthodologie et nous présenterons également les

données. Ensuite nous exposerons les secteurs que nous allons utiliser. Et enfin, nous

réaliserons les estimations économétriques pour les secteurs.

2.1 Méthodologie et données disponibles

2.1.1 Méthodologie

L’objectif de ce mémoire est de trouver un modèle explicatif des localisations des

activités économiques. Nous utiliserons des données de l’aire urbaines de Lyon de 1999 et

l’étude porte sur 15 secteurs d’activités.

Dans un premier temps, nous avons extrait du fichier SIRENE les 15 secteurs en

utilisant le logiciel libre R.

Pour trouver les variables explicatives pour le modèle de localisation nous avons

recherché les facteurs de localisation dans la travaux dans la théorie, mais aussi dans des

études empiriques et dans des enquêtes (enquête AGUILERA-BELANGER & al., 1999).

Comme nous l’avons signalé auparavant la localisation des activités économiques

dépend d’un nombre plus ou moins grand de facteurs. Ces facteurs ont des rôles et des poids

différents selon les secteurs. De plus, nous disposons d’un nombre important de variables. Il

est nécessaire de convertir les facteurs en indicateurs tangibles et de réaliser une présélection

des variables. La présélection des variables a été réalisé à partir de traitements statistiques :


Page | 51

corrélation entre les secteurs et les variables disponibles, nous avons essayé de repérer les

variables qui ont un lien avec les secteurs qui nous intéressent.

Une fois les indicateurs déterminés, on a réalisé des tableaux des signes attendus pour

pouvoir les comparer aux résultats des régressions (application d’un modèle de Poisson).

2.1.2 Les données disponibles

Les données disponibles sont distribuées dans plusieurs fichiers. Nous pouvons les

organiser en différentes familles, caractéristiques des établissements, caractéristiques des Iris.

2.1.2.1 Caractéristiques des établissements

Les données qui concernent les établissements se trouvent dans le fichier SIRENE. Ce

fichier contient les descriptions des établissements dans l’aire urbaine de Lyon pour l’année

1999 (adresse des établissements, nombre de salariés, …) (Source : fichier extrait de fichier

SIRENE, INSEE). A partir de ce fichier le nombre d’emplois pour chaque établissement a été

calculé.

Comme nous l’avons indiqué dans la première partie, les caractéristiques des

établissements ont un impact sur leur localisation. Ces caractéristiques sont la branche

d’activité, la taille, la nature de l’opération de localisation, le fait d’être une firme

multinationale, locale, etc.

Mais nous ne disposons pas de toutes ces données, nous pouvons identifier

essentiellement dans le fichier SIRENE la taille de l’établissement (en tranche d’effectif

salarié ou selon la taille de l’entreprise (TPE, PME, etc.)) et le secteur d’activité.

Deux remarques concernant le fichier SIRENE :

1ère

remarque : il y a 170 établissements qui n’ont pas d’Iris, nous ne les prendrons

pas en compte dans l’analyse, car ils représentent que 0,2 % des établissements et n’ont donc

pas d’influence sur l’analyse.

Pour les traitements, à priori, on travaille avec : la localisation à l’iris, le secteur

d’activité et dans une moindre mesure, la classe d’effectifs salariés. Nous avons vérifié ces


Page | 52

trois éléments, pour les établissements qui n’ont pas d’Iris c’est donc la localisation qui

manque, souvent ces établissements ont une classe d’effectif salarié mais n’ont pas un

nombre d’emploi (qui a été recalculé).

Les établissements qui ne sont pas renseignés sur ces caractéristiques sont très peu

nombreux dans SIRENE et sont exclus de l’analyse.

2ème

remarque : sur ce fichier nous avons seulement 716 Iris avec au moins un

établissement. Cela peut provenir du faite que :

1. on travaille sur les établissements ICS (Industries - Commerces - Services) donc hors

secteurs public, associations, agricultures et établissement financier ;

2. les données à l'Iris de SIRENE ont été établies à partir des adresses des établissements ;

il est possible que sur les frontières, certains établissements aient été affectés à un Iris

alors qu'ils appartiennent de fait à l'Iris voisin ;

3. pour certains gros établissements, l'adresse correspond au centre administratif et de

gestion, et les antennes où il peut y avoir de l'emploi local sont parfois mal repérées dans

SIRENE ;

4. autres raisons (par exemple : liées à la lourdeur de la réactualisation permanente de

SIRENE).

Nous allons supprimer les 61 Iris (les autres données ont 777 Iris), nous les enlevons

pour les raisons citées ci-dessus et parce que ces Iris peuvent être également des Iris agricoles

ou des Iris comme le parc de la tête d’or, il y a très peu de chance que les caractéristiques de

ces Iris changent.

La base statistique SIRENE donne des indications sur la structure en emplois et en

établissements des Iris, mais ne peut pas prétendre apporter une image fidèle de la "réalité"

du terrain. Par contre, nous la considérerons comme la meilleure approximation possible de

cette réalité, qui puisse être construite et utilisée pour analyser les comportements de

localisation des établissements.


Page | 53

2.1.2.2 Les caractéristiques des Iris

a ) Les données sur les accessibilités

Données sur l’accessibilité aux Iris, d’une part accessibilité aux réseaux de transport

et accessibilité socio-économique (contient également les données calculées en isochrones)

(Source : Travail initial sur les données calculée sous SIG par Cécile Godirot, fournies

par Jean Pierre Nicolas et Marius Homocianu. Et accessibilités automobile (en temps) :

travail de David Caubel à partir de Géoroute99, calculs sous Géoconcept).

Accessibilité aux réseaux de transport :

Accessibilité bus ;

Accessibilité métros ;

Accessibilité Gares ferroviaires ;

Accessibilité Réseau Routier Principal.

Accessibilité Socio-économique :

Commerces ;

Emplois ;

Etablissements d’enseignement.

Matrice Origines - Destinations

La matrice origines-destinations contient les distances en mètres et les temps de parcours (en

voiture). La matrice origines-destinations nous permet de calculer les isochrones.

Remarque : les temps ne sont pas des temps en heure de pointe, on ne tient pas compte de la

congestion.

b ) Le prix de l’immobilier

Pour le prix de l’immobilier nous disposons du prix moyen au m2 de l'immobilier

collectif ancien de l’aire urbaine de Lyon 1999. Ces données proviennent de deux sources :


Page | 54

1. pour les données sur le grand Lyon : base de l’OTIF, c’est une base qui recense toutes les

transactions entre 1990

et 2003 sur le Grand Lyon. Ces données concernent la

description du logement, de l’acheteur, du vendeur et le prix ;

2. pour le reste de l’Aire Urbaine de Lyon : les notaires font remonter les données vers la

base, mais de façon non systématique et les informations ne sont pas complètes. Donc,

base moins complète et de moins bonne qualité.

Remarques : le prix de l’immobilier du collectif ancien ne représente pas tout

l’immobilier de l’aire urbaine de Lyon, car dans les Iris périphériques il y a très peu

d’immobilier collectif ancien. De plus, ce sont des prix moyens calculés pour les Iris.

c ) Les autres données qui décrivent les Iris

Les données sur les caractéristiques des Iris sont distribuées dans plusieurs fichiers.

Ces fichiers contiennent principalement :

La description des IRIS : proportion d’espace vert dans l’Iris, proportion de zones

d’activités dans l’Iris, etc. ;

La répartition des revenus par quintile sur l'aire urbaine de Lyon (Source : Insee-DGI,

2001)

Nombre d’emplois dans les Iris : nombre d’emplois estimés (nombre d’emplois dans

les 4 secteurs : agriculture, industrie, construction, tertiaire (Source : traitements

réalisés à partir du recensement de 1999)

On utilisera plutôt le nombre d’emplois calculé à partir du fichier SIRENE ;

Description de la population des Iris (âge, sexe, type d’activité, catégorie

socioprofessionnelle) (Source : Effectifs du recensement de 1999 par IRIS (aire

urbaine de Lyon, périmètre de 1999)) ;


Page | 55

2.2 Présentation des secteurs et sectorisation

Cette partie a pour objectif de présenter les secteurs utilisés pour l’analyse et nous

séparerons les secteurs selon les caractéristiques des établissements (séparation selon la taille

et selon les secteurs)

Ensuite, nous réaliserons les estimations économétriques.

2.2.1 Présentation des secteurs

Le fichier SIRENE comporte un peu plus de 88 000 établissements, ces activités

économiques peuvent être regroupées par secteurs, nous avons choisi une classification en 15

secteurs en faisant des regroupements à partir de la classification en 16 secteurs de l’Insee, la

NES 16 (Nomenclature Economique de Synthèse2 cf. Annexe 2). François Million a distingué

le commerce de gros du commerce de détail en raison de comportements de localisation

différents.

Le commerce de détail achète des marchandises pour les revendre en petites quantités

au consommateur ou à l’utilisateur final et le commerce de gros vend des quantités

importantes à des revendeurs, des utilisateurs ou des collectivités. Le commerce de détail et

le commerce de gros ont des problématiques de localisation différentes puisque le partenaire

qui se déplace n’est pas le même : le client pour le premier et le fournisseur pour le second.

Merenne-Schoumaker (2003) souligne que pour cette raison les principes et les modèles de

localisation pour le commerce de gros sont très proches de l’industrie.

François Million a également supprimé de la NES 16, les secteurs de l’administration,

l’agriculture, sylviculture, pêche et les activités financières. Car, ces secteurs sont hors de la

base de données que nous utilisons, qui est composée uniquement des établissements ICS

(Industries - Commerces - Services).

2 Définition de la NES : « La nomenclature économique de synthèse (NES), adoptée par l'Insee en 1994, est

une double nomenclature nationale - d'activités économiques et de produits - agrégée, pertinente pour l'analyse

économique. […] La NES comprend trois niveaux comportant respectivement 16, 36 et 114 positions. »

(Source : INSEE : <http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/nomencla-economique-

synthese.htm>, consulté en juillet 2008)

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/nomencla-economique-synthese.htm



Page | 56

Les 15 secteurs que nous étudions sont les suivants (cf. Annexe 3 : définitions des 15

secteurs) :

1. Industries agricoles et alimentaires EB ;

2. Industries des biens de consommation EC ;

3. Industrie automobile ED ;

4. Industries des biens d’équipement EE ;

5. Industries des biens intermédiaires EF ;

6. Energie EG ;

7. Construction EH ;

8. Commerce et réparation automobile J1 ;

9. Commerce de gros intermédiaires J2 ;

10. Commerce de détail, réparation J3 ;

11. Transports EK ;

12. Activités immobilières EM ;

13. Services aux entreprises EN ;

14. Services aux particuliers EP ;

15. Education, santé, action sociale EQ.

2.2.1.1 Répartition des établissements en secteurs

Les secteurs les plus importants en nombre d’entreprises sont le secteur des services

aux entreprises, celui des services aux particuliers et celui de l’éducation, santé, action

sociale. Les secteurs les moins importants sont ceux de l’industrie automobile, de l’énergie et

de l’industrie agricole et alimentaire (Cf. tableau et graphique 1)


Page | 57

Tableau 1 : Nombre d’établissement dans les secteurs

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

auto

mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

d’é

qu

ipem

ent

Ind

ust

ries

des

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ns

inte

rméd

iair

es

En

erg

ie

Co

nst

ruct

ion

Tra

nsp

ort

s

Act

ivit

és i

mm

ob

iliè

res

Ser

vic

es a

ux

en

trep

rise

s

Ser

vic

es a

ux

par

ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

san

té, ac

tio

n

soci

ale

Co

mm

erce

et

rép

arat

ion

auto

mo

bil

e

Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion

EB EC ED EE EF EG EH EK EM EN EP EQ J1 J2 J3 Total

Eff. 1655 2570 98 1983 2599 341 8073 3522 2907 16196 12226 13837 2647 7298 12168 88120

% 1,9% 2,9% 0,1% 2,3% 2,9% 0,4% 9,2% 4,0% 3,3% 18,4% 13,9% 15,7% 3,0% 8,3% 13,8% 100%

Les 3 valeurs les plus petites

Les 3 valeurs les plus grandes

Graphique 1 : Répartition des secteurs

En nombre d’emplois on observe à peu près la même chose : les secteurs des services

et commerces sont ceux qui ont la plus grande part d’emploi (services aux entreprises,

l’éducation, santé, action sociale et commerces de détail, réparation). Les secteurs industriels

2%3%

0%

2%3%

0%

9%

4%3%

18%

14%

16%

3%

8%

14%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%

EB EC ED EE EF EG EH EK EM EN EP EQ J1 J2 J3

Pou

rcen

tage

Secteurs

Répartition des secteurs


Page | 58

(industrie automobile, l’industrie agricole et alimentaire) et les activités immobilières ont la

plus faible part (Cf. tableau 2)

Tableau 2 : Nombre d’emploi dans les secteurs

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

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mo

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Ind

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ries

des

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Ind

ust

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rméd

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En

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Co

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Tra

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Act

ivit

és i

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uca

tio

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Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


Eff. 11832 27254 10393 35955 52727 19279 46996 35952 13250 120058 53392 103217 16224 51196 57362 655086

% 1,8% 4,2% 1,6% 5,5% 8,0% 2,9% 7,2% 5,5% 2,0% 18,3% 8,2% 15,8% 2,5% 7,8% 8,8% 100%

Les 3 valeurs les plus petites

Les 3 valeurs les plus grandes

Graphique 2 : Répartition des emplois selon les secteurs

1,8%

4,2%

1,6%

5,5%

8,0%

2,9%

7,2%

5,5%

2,0%

18,3%

8,2%

15,8%

2,5%

7,8%8,8%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%


Po

urc

en

tag

e

Secteurs

Réparation des emplois selon les secteurs


Page | 59

2.2.1.2 Répartition des secteurs selon la taille

Presque tous les secteurs ont entre 1 et 9 salariés, sauf le secteur énergétique, les

transports, les activités immobilières et l’éducation, santé, action sociale qui n’ont aucun

salarié (Cf. tableau 3 et graphique 3).

Tableau 3 : Répartition des établissements selon la tranche d’effectif salarié

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

auto

mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

d’é

qu

ipem

ent

Ind

ust

ries

des

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ns

inte

rméd

iair

es

En

erg

ie

Co

nst

ruct

ion

Tra

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Act

ivit

és i

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iliè

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ux

en

trep

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Ser

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es a

ux

par

ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

san

té, ac

tio

n

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ale

Co

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erce

et

rép

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ion

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mo

bil

e

Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


00 24% 40% 12% 20% 19% 40% 40% 47% 49% 43% 39% 57% 26% 36% 47% 43%

1-9 66% 46% 46% 49% 47% 6% 51% 38% 42% 44% 54% 21% 63% 49% 48% 44%

10-19 4% 6% 9% 13% 14% 4% 4% 5% 2% 5% 3% 2% 6% 7% 2% 4%

20-49 3% 5% 16% 10% 12% 6% 3% 5% 2% 3% 2% 2% 3% 4% 1% 3%

50-99 1% 1% 2% 3% 4% 3% 1% 2% 0% 1% 0% 1% 1% 1% 0% 1%

100-249 1% 1% 3% 2% 2% 1% 0% 1% 0% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 1%

250-499 0% 0% 1% 1% 1% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

500+ 0% 0% 7% 0% 0% 2% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

NN 1% 1% 3% 1% 2% 36% 1% 1% 4% 3% 2% 15% 2% 2% 2% 4%

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Eff. 1655 2570 98 1983 2599 341 8073 3522 2907 16196 12226 13837 2647 7298 12168 88120

Pourcentage les plus importants


Page | 60

Graphique 3 : Répartition des établissements selon la tranche d’effectif salarié

Pour le secteur de l’énergie il parait surprenant qu’il y ait 40% des établissements qui

ont 0 salarié et 36% avec un effectif inconnu, car le secteur de l’énergie est un secteur

important avec de grandes entreprises. En effet, nous remarquons cela dans le graphique 4

qui est réalisé à partir de la même base de données mais avec une classification différente. Ce

graphique reprend les mêmes secteurs mais en les classant en indépendants (=0 salariés) TPE

(Très Petites Entreprises = 1 ou 19 salariés), PME (Petites et Moyennes Entreprises = 20 à

250 salariés) et GE (Grandes Entreprises = 250 salariés et plus).

Sur ce graphique les grandes entreprises du secteur de l’énergie représentent 62% du

total des établissements du secteur de l’énergie et les TPE ne représentent plus que 13%.

Pour les autres secteurs nous retrouvons à peu près la même répartition que par tranche

d’effectif salarié.

Nous avons vérifié avec les variables d’origine du fichier SIRENE (les variables son

TEFET : code de la tranche d’effectif salarié de l’établissement et TEFEN : code de la taille

de l’entreprise à laquelle appartient l’établissement en 15 classes). Nous retrouvons la même

répartition, nous gardons donc la classification selon la taille des établissements en 5 classes

(GE, PME, TPE, indépendants et non indiqué).

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


Po

urc

enta

ge

d'é

tab

liss

emen

ts

Secteurs

Nombre d'établissement par tranche d'effectif salarié

NN

500+

250-499

100-249

50-99

20-49

10-19

1-9

00

Effectif : 88120 établissements


Page | 61

Tableau 4 : Répartition des établissements selon la taille

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

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mo

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e

Ind

ust

ries

des

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ns

d’é

qu

ipem

ent

Ind

ust

ries

des

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ns

inte

rméd

iair

es

En

erg

ie

Co

nst

ruct

ion

Tra

nsp

ort

s

Act

ivit

és i

mm

ob

iliè

res

Ser

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es a

ux

en

trep

rise

s

Ser

vic

es a

ux

par

ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

san

té, ac

tio

n

soci

ale

Co

mm

erce

et

rép

arat

ion

auto

mo

bil

e

Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


0 22% 36% 11% 18% 16% 13% 38% 42% 46% 40% 37% 56% 22% 31% 42% 39%

TPE 70% 51% 55% 56% 54% 12% 55% 34% 45% 45% 54% 25% 64% 50% 44% 45%

PME 6% 9% 19% 19% 24% 12% 5% 16% 5% 8% 3% 8% 9% 13% 6% 8%

GE 1% 3% 14% 6% 6% 62% 1% 7% 2% 6% 5% 9% 5% 5% 7% 6%

NN 1% 1% 0% 0% 1% 0% 1% 1% 3% 1% 1% 3% 1% 1% 1% 1%

Tot. 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Eff. 1655 2570 98 1983 2599 341 8073 3522 2907 16196 12226 13837 2647 7298 12168 88120


Graphique 4 : Répartition des établissements selon la taille

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


Po

urc

enta

ge d

'éta

bli

ssem

ent

secteur

Répartition des établissements selon la taille

NN

GE

PME

TPE

0

Effectif : 88 120 établissements


Page | 62

2.2.1.3 Répartition des secteurs selon la part d’emploi

La plupart des entreprises sont des entreprises indépendantes ou des TPE, mais en

nombre d’emplois ça dépend des secteurs. Pour les secteurs des services et commerces la

plupart de l’emploi est concentré dans les TPE (sauf pour les services aux entreprises et

l’éducation, santé, action sociale où la plus grande part d’emploi se trouve dans les GE). Les

secteurs industriels sont à l’inverse des secteurs des services, la plus grande part de l’emploi

se trouve dans les GE (sauf pour les industries agricoles et alimentaire et pour la construction

où la plus grande part se trouve dans les PME).

Tableau 5 : Emploi par secteur selon la taille des établissements

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

auto

mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

d’é

qu

ipem

ent

Ind

ust

ries

des

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ns

inte

rméd

iair

es

En

erg

ie

Co

nst

ruct

ion

Tra

nsp

ort

s

Act

ivit

és

imm

ob

iliè

res

Ser

vic

es a

ux

entr

epri

ses

Ser

vic

es a

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par

ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

san

té,

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e

Co

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erce

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rép

arat

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Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


0 4% 5% 0% 1% 1% 0% 8% 6% 14% 7% 11% 10% 5% 7% 13% 7%

TPE 50% 28% 4% 21% 19% 8% 47% 17% 42% 30% 54% 16% 54% 39% 39% 30%

PME 29% 26% 10% 37% 41% 8% 25% 34% 22% 24% 17% 23% 25% 34% 14% 25%

GE 17% 41% 86% 41% 38% 83% 19% 44% 16% 38% 17% 48% 15% 19% 33% 36%

NN 1% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 6% 1% 1% 3% 1% 1% 1% 1%

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Eff. 11832 27254 10393 35955 52727 19279 46996 35952 13250 120058 53392 103217 16224 51196 57362 655086


Graphique 5 : Emploi par secteur selon la taille des établissements

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


Pou

rcen

tage

d'é

tab

liss

emen

t

Secteurs

Emploi par secteur selon la taille de l'établissement

NN

GE

PME

TPE

0

Emploi total : 655086 emplois


Page | 63

2.2.2 Séparation des secteurs selon les caractéristiques des

établissements

Nous allons séparer les établissements en deux étapes :

1) Séparation des grandes et petites entreprises

2) regroupement des secteurs

2.2.2.1 Séparation selon la taille

Pour les services et les commerce il y a une différence de localisation entre les grands

groupes et les PME-TPE (cf. partie 1.2.1.1 et 1.2.2.2). Les entreprises ont des stratégies de

localisations différentes.

Les grands établissements ont besoin plus d’espace, donc se localiser différemment

que les plus petits.

Comme les grandes entreprises ont des logiques de localisation différente et nous

expliquons mal leur localisation ; nous allons les supprimer de notre étude. Nous enlevons

donc les grandes entreprises et les établissements qui ont un effectif inconnu.

Le tableau ci-dessous nous pouvons voir que les grands établissements ne

représentent environs que 6% du total des établissements, sauf le secteur de l’énergie que les

grands établissements représentent 62%. Mais, ce secteur est un des moins nombreux et il est

plus concentré que les autres secteurs, il est difficile d’expliquer sa localisation. Nous verrons

également dans la suite que ce secteur est un peu particulier.


Page | 64

Tableau 6 : Sectorisation : réparation des établissements selon la taille

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

auto

mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

d’é

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Ind

ust

ries

des

bie

ns

inte

rméd

iair

es

En

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Co

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ruct

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Tra

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Act

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mm

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iliè

res

Ser

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trep

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Ser

vic

es a

ux

par

ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

san

té, ac

tio

n

soci

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Co

mm

erce

et

rép

arat

ion

auto

mo

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Co

mm

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de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


0

TPE

PME

99% 97% 86% 94% 94% 38% 99% 93% 98% 94% 95% 91% 95% 95% 93% 94%

GE 1% 3% 14% 6% 6% 62% 1% 7% 2% 6% 5% 9% 5% 5% 7% 6%

Total 100% 100% 100% 100% 100

% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Eff. 1641 2546 98 1974 2585 341 8019 3501 2809 16032 12099 13381 2621 7221 12064 86932

Graphique 6 : Sectorisation : réparation des établissements selon la taille

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


Pou

rcen

tage

d'é

tab

liss

emen

t

Secteurs

Répartition des établissements

GE

indépendants,

TPE et PME

Effectif : 86 932 établissements


Page | 65

Mais en emploi, nous supprimons une plus grande part, environs 36% de l’emploi

total.

Tableau 7 : Sectorisation : répartition des établissements selon la part d’emploi

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

rie

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mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

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Ind

ust

ries

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Co

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Tra

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Act

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mm

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Ser

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trep

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Ser

vic

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ticu

lier

s

Ed

uca

tio

n,

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Co

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et

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mo

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Co

mm

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de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion


0

TPE

PME

83% 59% 14% 59% 62% 17% 81% 56% 83% 61% 83% 51% 85% 80% 66% 64%

GE 17% 41% 86% 41% 38% 83% 19% 44% 17% 39% 17% 49% 15% 20% 34% 36%

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Eff. 11760 27047 10393 35880 52521 19279 46890 35817 12422 119078 52820 99860 16133 50721 56992 647614

Graphique 7 : Sectorisation : répartition des établissements selon la part d’emploi

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


Po

urc

en

tag

e d

'éta

bli

ssem

ent

Secteurs

Répartition des établissements selon la part d'emploi

GE

indépendants ,

TPE et PME


Page | 66

2.2.2.2 Regroupement des secteurs

Nous avons analysé les corrélations entre secteurs (cf. tableau 8). Nous avons ensuite

regroupé les secteurs qui ont des corrélations proches et ainsi crée 3 groupes.

Tableau 8 : Matrice des corrélations des secteurs

Groupe 1 Groupe 2 Groupe 3

Ser

vic

es a

ux

par

ticu

lier

s

Co

mm

erce

de

dét

ail,

rép

arat

ion

Act

ivit

és i

mm

ob

iliè

res

Ser

vic

es a

ux

en

trep

rise

s

Ed

uca

tio

n,

san

té, ac

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n

soci

ale

Ind

ust

ries

des

bie

ns

de

con

som

mat

ion

Ind

ust

ries

ag

rico

les

et

alim

enta

ires

Co

nst

ruct

ion

Co

mm

erce

et

rép

arat

ion

auto

mo

bil

e

Ind

ust

ries

des

bie

ns

d’é

qu

ipem

ent

Ind

ust

ries

des

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ns

inte

rméd

iair

es

Co

mm

erce

de

gro

s

inte

rméd

iair

es

Tra

nsp

ort

s

En

erg

ie

Ind

ust

rie

auto

mo

bil

e

EP J3 EM EN EQ EC EB EH J1 EE EF J2 EK EG ED

EP 1,000 0,802 0,703 0,663 0,704 0,785 0,646 0,258 0,270 0,140 0,141 0,415 0,253 0,210 0,020

J3 0,802 1,000 0,714 0,660 0,670 0,693 0,592 0,203 0,272 0,145 0,144 0,378 0,268 0,292 0,028

EM 0,703 0,714 1,000 0,849 0,607 0,673 0,396 0,140 0,185 0,127 0,104 0,466 0,240 0,425 0,002

EN 0,663 0,660 0,849 1,000 0,605 0,675 0,403 0,255 0,325 0,306 0,248 0,663 0,335 0,429 0,023

EQ 0,704 0,670 0,607 0,605 1,000 0,509 0,624 0,211 0,194 0,058 0,019 0,272 0,161 0,191 -0,031

EC 0,785 0,693 0,673 0,675 0,509 1,000 0,428 0,275 0,301 0,302 0,328 0,533 0,312 0,096 0,056

EB 0,646 0,592 0,396 0,403 0,624 0,428 1,000 0,401 0,360 0,196 0,211 0,319 0,282 0,115 0,072

EH 0,258 0,203 0,140 0,255 0,211 0,275 0,401 1,000 0,625 0,601 0,592 0,460 0,414 0,076 0,244

J1 0,270 0,272 0,185 0,325 0,194 0,301 0,360 0,625 1,000 0,593 0,576 0,541 0,435 0,116 0,311

EE 0,140 0,145 0,127 0,306 0,058 0,302 0,196 0,601 0,593 1,000 0,826 0,723 0,527 0,101 0,378

EF 0,141 0,144 0,104 0,248 0,019 0,328 0,211 0,592 0,576 0,826 1,000 0,648 0,547 0,105 0,375

J2 0,415 0,378 0,466 0,663 0,272 0,533 0,319 0,460 0,541 0,723 0,648 1,000 0,546 0,248 0,233

EK 0,253 0,268 0,240 0,335 0,161 0,312 0,282 0,414 0,435 0,527 0,547 0,546 1,000 0,191 0,258

EG 0,210 0,292 0,425 0,429 0,191 0,096 0,115 0,076 0,116 0,101 0,105 0,248 0,191 1,000 0,078

ED 0,020 0,028 0,002 0,023 -0,031 0,056 0,072 0,244 0,311 0,378 0,375 0,233 0,258 0,078 1,000

Sur l’analyse des corrélations et sur l’étude des facteurs de localisation de la première

partie, nous avons crée 3 groupes.

1er

groupe : ce groupe reprend les secteurs des services défini au sens large (cf. partie

1.2.2), qui correspond aux commerces, l'administration, les transports, les activités


Page | 67

financières et immobilières, les services aux entreprises et aux particuliers, l'éducation, la

santé et l'action sociale.

Mais pour ce groupe nous avons supprimé un certain nombre de secteur de cette

définition et rajouté d’autres. Les secteurs que nous supprimons sont l’administration et les

activités financière (car l’administration est hors de notre base), nous supprimons également

le secteur des transports, car il est plus corréler au deuxième groupe. Nous ajoutons le secteur

des industries des biens de consommation, car il se comporte plus comme les commerces (cf.

partie 1.2.1 les facteurs de localisation des industries) et ce secteur est plus corréler au groupe

1 qu’au groupe 2. Et nous ajoutons également au groupe 1 le secteur des industries agricoles

et alimentaire pour les mêmes raisons.

Au final, ce groupe est constitué des secteurs : services aux particuliers, commerce de

détail et réparation, services aux entreprises, du secteur de l’éducation, santé, action sociale,

des activités immobilières, des industries des biens de consommation et des industries

agricoles et alimentaire.

2ème groupe : ce groupe est composé des secteurs industriels plus les secteurs

« commerces et réparation automobile » et « commerce de gros intermédiaire » qui n’ont pas

la même logique de localisation que le secteur (J3) commerce de détail classé dans le groupe

1. Nous ajoutons également les secteurs de la construction et des transports, car ces secteurs

sont plus corrélés à ce groupe.

Il est constitué des secteurs suivant : construction, commerce et réparation

automobile, industries des biens d’équipement, industries des biens intermédiaires, commerce

de gros intermédiaires et les transports.

3ème groupe : ce groupe est un groupe un peu particulier, il est composé de deux

secteurs aux faibles effectifs, plus concentrés et peu corrélé avec les autres secteurs. Il est

composé du secteur de l’énergie et de l’industrie automobile.

Nous présenterons premièrement le modèle économétrique que nous allons utilisé,

ensuite nous choisirons les variables pour chacun des groupes et nous réaliserons les

estimations économétriques.


Page | 68

2.3 Estimation économétrique

2.3.1 Présentation du modèle économétrique

La distribution de Poisson est adaptée aux variables entières positives (modèle de

comptage ou count data). La fonction de distribution de probabilité est la suivante :

!)(

y

eyP

y

est le paramètre unique de la loi de Poisson, il représente à la fois la moyenne et la

variance de la distribution de la variable d'intérêt (ici le nombre d’établissement par secteurs)

(CROISSANT, Y. (2007-2008)).

Nous considérons que les variables sont significatives au seuil de 5%.

Les distributions des secteurs sont présentées en annexe (cf. Annexe 5 : Distribution

des secteurs)

2.3.2 Choix des variables explicatives et résultats des

estimations pour le GROUPE 1

Nous avons identifié d’une part les facteurs qui influencent les localisations dans les

travaux théoriques et empiriques et d’autre part sur l’analyse des corrélations entre les

secteurs et les variables et l’analyse des corrélations entre les variables.

La matrice des corrélations nous a servie pour choisir les variables, nous choisirons

d’une part les variables qui sont le plus corrélées avec les secteurs et d’autre part, nous

regarderons la corrélation entre les variables (cf. Annexe 4 : Matrice des corrélations

secteurs-variables)


Page | 69

2.3.2.1 Choix des variables explicatives

a ) La proximité à la population

La proximité à la population est un facteur important surtout pour les services qui

impliquent de la part du prestataire un recours fréquent ou le déplacement du client.

Deux éléments sont à prendre en compte (cf. partie 1.2.2.3) :

- Le volume de client potentiel susceptible d’être atteint ou de fréquenter le lieu

d’implantation. Le concept de zone de chalandise (aire de marché) est un critère

de localisation et ce critère se défini par rapport à la clientèle potentielle

susceptible d’être atteinte (fortement lié à la distance temps) ;

- La concurrence.

De plus, les secteurs de ce groupe sont corrélés avec la variable population. La

variable population est très corrélée aux variables de revenu.

Pour représenter le volume de client potentiel, nous avons choisi comme indicateur la

population de l’Iris.

Nous avons calculé une variable supplémentaire, l’accessibilité à la population qui

semble important pour les secteurs de ce groupe (population accessible à 10 et 30 minutes).

b ) Les économies d’agglomérations

Comme nous l’avons vu dans la première partie les économies d’agglomération sont

importantes pour tous les secteurs. Elles ont été identifiées, d’une part dans les travaux

théoriques (par Weber pour la localisation des industries et également par Fujita et Thisse) et

d’autre part dans les travaux empiriques.

Pour les entreprises liées à la population, deux éléments sont à prendre en compte, la

proximité à la population et la proximité aux secteurs d’activités voisines.

L’importance du marché de consommation liée au niveau de la population, et à la

proximité de la clientèle peut être un avantage stratégique pour de nombreuses entreprises qui

se développeront en lien avec cette demande. Pour prendre en compte cet élément, nous

choisirons les variables d’accessibilité à la population (population accessible à 10, 20 ou 30

minutes).


Page | 70

Les entreprises retirent des bénéfices à se localiser à proximité les une des autres.

Nous nous intéresserons principalement aux externalités de localisation : les entreprises

cherchent à se localiser à proximité d’activités similaires ou voisines. Pour prendre

externalités de localisation, nous allons créer une nouvelle variable explicative qui est égale

à la somme de tous les établissements des secteurs qui font partie du groupe 1, moins le

secteur expliqué. (Exemple : quand nous réaliserons l’estimation économétrique pour le

secteur « services aux particuliers », la variable explicative des économies d’agglomération

sera égale à la somme des établissements du groupe 1 moins le nombre d’établissements du

secteur « service aux particuliers »).

c ) Le Prix de l’immobilier

Le prix de l’immobilier est variable importante dans la théorie et un des facteurs les

plus importants de l’enquête réalisée par Aguiléra et al. (1999).

Dans le modèle de Von Thünen et dans les modèles d’économie urbaine, le prix du

foncier et fonction de la distance au centre. Pour Alonso, les entreprises réalisent un

arbitrage entre le prix du foncier et les coûts de transport, plus les entreprises s’éloignent du

centre et plus les prix du foncier sont faibles (mais les coûts de transport eux augmentent).

Comme indicateur du prix immobilier nous disposons du prix moyen au m2 de

l'immobilier collectif ancien de l’aire urbaine de Lyon 1999. Cette variable est très faiblement

corrélée aux secteurs du groupe 1.

Les prix élevé peuvent faire fuir certaines activités (banales ou consommatrice

d’espace) du centre.

Cette variables peut également apporter un certain nombre d’information, comme le

niveau du quartier (niveau de vie), si c’est un quartier plutôt riche les prix seront plus élevés

et au contraire pour les quartiers en difficulté.

d ) L’accessibilité

Accessibilité au centre (distance au centre)

Dans le modèle présenté par Alonso, la localisation des activités en zone urbaine est

déterminée par le prix du foncier et par la distance au centre.


Page | 71

La distance au centre est une variable corrélée négativement à tous les secteurs du

groupe 1, ce qui n’est pas le cas pour le groupe 2 qui n’est pas corrélé à cette variable.

Nous disposons de quatre variables pour de distance au centre :

la distance à la préfecture, en mètre et en minutes (temps voiture) ;

la distance à la Part Dieu, également en mètre et en minutes.

Nous considérons la préfecture comme le centre de l’aire urbaine de Lyon. Nous

choisissons plutôt la distance en temps. La distance au centre peut être plus pertinente en

temps, car le choix de localisation des entreprises peut se faire en temps. De plus, dans les

modèles (par exemple dans SIMBAD) il est possible de faire varier la distance au centre en

temps (à travers l’accessibilité) alors que la distance au centre en mètres est fixe.

De plus, c’est la distance en temps qui est la plus corrélée à l’ensemble des secteurs

du groupe 1.

La distance est corréler à un certain nombre de variables.

Accessibilité à la population

Pour les établissements de ce secteur la proximité à la population est importante, pour

la plus grande partie de ces établissements leur fréquentation diminue avec la distance et fait

partie des économies d’agglomération.

Nous distinguons l’accessibilité locale de l’accessibilité globale, nous considèrerons

l’accessibilité locale comme distance faible et l’accessibilité globale comme les distances

plus importantes.

Pour l’accessibilité locale nous considérons la population accessible à 10 minutes et

pour l’a accessibilité globale nous considérons la population accessible à 30 minutes

Accessibilité aux réseaux de transport

La proximité aux réseaux de transport importante.

- Les transports en commun

Entre le nombre de bus (arrêts et lignes) ou le nombre de stations de métro, c’est le

nombre de ligne de bus qui est le plus corréler aux secteurs de ce groupe. Pour les très faibles


Page | 72

distances le nombre de ligne de bus dans l’Iris est plus adapté que le nombre de ligne (arrêts

de bus ou stations de métros) à 300 et 500 mètres.

Pour les fortes distances (l’accessibilité globale) les variables de transports en

commun sont très corréler avec la distance (cf. tableau 9)

Tableau 9 : Corrélation entre les variables « bus » et la distance

Bus Distance préfecture en

temps (minutes VP)

Nombre d’arrêts de bus -0,370

Nombre de lignes de bus -0,436

Nombre d’arrêts de bus à10 minutes -0,828

Nombre de lignes de bus à10 minutes -0,829

Nombre d’arrêts de bus à20 minutes -0,939

Nombre de lignes de bus à 20 minutes -0,948

Nombre d’arrêts de bus à 30 minutes -0,964

Nombre de lignes de bus à30 minutes -0,940

- Gares

Le nombre de gares à 10, 20 et 30 minutes sont fortement corrélés à la distance et au

nombre d’arrêt de bus aux mêmes intervalles de temps. Le nombre de gare dans l’Iris est très

faiblement corrélé aux secteurs du groupe 1. Nous ne choisirons aucune variable pour les

gares.

- Réseaux autoroutier

La variable la plus corrélée aux secteurs c’est le nombre d’échangeurs 10 minutes.

Mais le nombre d’échangeurs 10 minutes est corrélé avec la distance et avec le nombre

d’arrêts de bus aux mêmes intervalles (cf. Tableau ci-dessous). Et le nombre d’échangeur est

peu corrélé aux secteurs de ce groupe. Nous ne choisirons aucune variable. De plus, le

nombre d’échangeurs diminue avec la distance au centre.


Page | 73

Tableau 10 : Corrélations entre les échangeurs, la distance à la préfecture et les arrêts de bus

Distance

préfecture en

temps (minutes

VP)

Nombre

d’arrêts

de bus

Nombre

d’arrêts de

bus 10

minutes

Nombre

d’arrêts de

bus 20

minutes

Nombre

d’arrêts de

bus 30

minutes

Nombre d’échangeurs -0,059 0,180 -0,032 0,029 0,083

Nombre d’échangeurs

10 minutes -0,818 0,191 0,930 0,883 0,748


15 minutes -0,883 0,247 0,934 0,946 0,837


20 minutes -0,925 0,302 0,880 0,972 0,913


30 minutes -0,952 0,392 0,762 0,928 0,974

e ) La main-d’œuvre

La main-d’œuvre qualifiée est une variable importante pour certaines activités.

Nous prendrons comme variable l’emploi SIRENE, il est en plus corrélé aux secteurs

(plus corrélé que l’emploi INSEE).

f ) Le cadre de vie

Cette variable se retrouve dans d’autres variables comme dans le prix de l’immobilier

(les prix plus élevé peuvent indiquer un meilleur cadre de vie, etc.)

Et il est constitué d’autres éléments plus difficile à prendre en compté comme la

beauté des paysages.


Page | 74

Sur la base des variables présentés ci-dessus, nous avons réalisé un tableau des signes

attendus (cf. tableau 11) pour l’ensemble du groupe.

Tableau 11 : Signes attendus pour les variables explicatives du groupe 1

Variables Signes attendus

Population +

Economies d’agglomération +

Prix immobilier - +

Accessibilités -

Distance au centre -

Accessibilité locale +

Accessibilité globale -

Pour la population, les économies d’agglomération et l’accessibilité locale nous

attendons un impact positif sur les localisations des secteurs de ce groupe. La distance au

centre et l’accessibilité globale peuvent avoir un impact négatif sur les localisations.

Pour le prix immobilier, il pourrait avoir un impact négatif sur les localisations, car un

prix élevé peut faire fuir certaines activités. Masi comme nous l’avons indiqué, le prix de

l’immobilier peut reprendre des éléments du cadre de vie et donc avoir un impact positif.

2.3.2.2 Résultats des estimations

Quand les variables choisies ne sont pas significatives (au seuil de 5%) nous avons

testé d’autres variables mais souvent elles sont non significatives donc nous présentons les

variables que nous avons choisies.

a ) Estimation pour le secteur des services aux particuliers (EP)

Nous allons présenter 2 résultats des estimations économétriques pour ce secteur.

Nous présenterons premièrement les résultats avec les variables choisies pour le groupe 1,

mais sans prendre en compte les externalités de localisation (proximité aux secteurs

d’activités voisines). Car nous verrons que l’introduction de cette variable change le signe

d’autres variables, nous présenterons donc dans un deuxième temps ces résultats.


Page | 75

Nous avons testé dans un premier temps les variables choisies pour le groupe 1 (pour

le moment sans tester la variable des économies d’agglomération)(cf. tableau 11) .

Tableau 12 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur services aux particuliers

(résultat 1)

Estimate Std.Error zvalue Pr(>|z|)

(Intercept) 3.196e+00 2.302e-01 13.883 <2e-16 ***

Population de l'iris (x100) 3.374e-02 9.867e-04 34.191 <2e-16 ***

Population accessible à 10 minutes 1.282e-06 1.053e-07 12.167 <2e-16 ***

Population accessible à 30minutes -1.269e-06 1.182e-07 -10.740 <2e-16 ***

Distance préfecture en temps -3.771e-02 5.303e-03 -7.111 1.16e-12 ***

Emploi SIRNE 4.423e-05 2.615e-06 16.916 <2e-16 ***

Nombre de lignes de bus 4.675e-02 2.388e-03 19.576 <2e-16 ***

Prix immobilier (x100) 1.457e-02 2.824e-03 5.160 2.47e-07 ***

Pour l’ensemble des variables nous retrouvons les signes attendus et elles sont

significatives (au seuil de 5%).

Pour la population, l’accessibilité locale (population à 10 minutes, nombre de ligne de

bus dans l’Iris) et l’emploi ont un impact positif sur la localisation des services aux

particuliers. (100 personnes en plus entraînent une augmentation du nombre d’établissement

du secteur services aux entreprises dans l’Iris de 3,37%).

On remarque, que les établissements de ce secteur sont plus sensibles à l’accessibilité

locale (la population accessible à 10 minutes a un signe positif, alors que la population

accessible à 30 minutes a un impact négatif sur les localisations de ce secteur).

De plus, les établissements de ce secteur préfèrent une localisation proche du centre,

une minute en voiture en plus à partir de la préfecture entraîne une diminution du nombre

d’établissement de 3,77%.

Pour le prix immobilier, on obtient un signe positif, il peut refléter des éléments qui

peuvent être corrélé avec les prix immobilier, par exemple, le prix du sol est peut être corrélé

avec le niveau de vie (les prix sont également plus élevé à proximité du centre).


Page | 76

Quand on introduit la variable qui représente la proximité aux autres secteurs du

même groupe (G1), Nous remarquons que certains signes changent et une autre devient non

significative. (cf. tableau13).

Tableau 13 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur services aux particuliers

(résultat 2)


(Intercept) 1.739e+00 2.281e-01 7.621 2.52e-14 ***

Proximité aux autres secteurs du groupe (G1) 4.160e-03 9.606e-05 43.306 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes 1.062e-06 1.044e-07 10.165 <2e-16 ***

Population accessible à 30minutes -3.077e-07 1.177e-07 -2.614 0.008939 **

Distance préfecture en temps -4.017e-03 5.188e-03 -0.774 0.438798

Emploi SIRNE -2.573e-05 3.801e-06 -6.769 1.30e-11 ***

Nombre de lignes de bus 1.131e-02 2.722e-03 4.154 3.26e-05 ***

Prix immobilier (x100) 1.105e-02 2.879e-03 3.839 0.000123 ***

(En rouge : variable non significative ou qui a changé de signe par rapport au résultat 1.)

La variable qui change de signes est l’emploi, cela peut provenir du fait que la

variable que nous avons ajouté (G1) apporte de l’information qu’apportait avant la variable

emploi. Il y a un lien entre le nombre d’établissement et l’emploi total (la variable G1

représente les autres secteurs du groupe et donc peut donner une information sur l’emploi de

ce groupe.). G1 reprend de l’information, mais elle en laisse une partie. L’information qui

resterait et qu’apporterait donc la variable l’emploi serait l’emploi des secteurs des autres

groupes (groupe 2 et 3), donc essentiellement de l’emploi industriel. Dans ce cas, la

localisation du secteur des services aux particuliers s’éloigne des secteurs plutôt industriels.

On remarque en plus, que la distance au centre est devenue non significative, c’est

peut être pour les mêmes raisons que précédemment ; la variable G1 apporte aussi de

l’information sur la distance au centre, car les secteurs du groupe 1 sont plutôt localisés à

proximité du centre ville et leur localisation diminue avec la distance au centre.

D’un point de vue statistique, dans le premier tableau la distance au centre est moins

significative que la variable G1 (tableau13). Donc nous pourrions la garder cette variable.


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Nous allons supprimer cette variable pour les secteurs suivant car, elle change souvent

le fait qu’une variable soit significative ou pas et/ou elle change le signe des autres variables.

Nous l’avons testé pour l’ensemble des secteurs et elle a toujours un impact positif sur la

localisation des secteurs et elle est significative, les résultats sont présentés en annexe (cf.

Annexe 6 résultats estimation économétrique avec la variable G1)).

De plus, elle peut produire des interprétations contradictoires. Par exemple, pour

l’emploi, dans les premiers résultats nous obtenons un impact positif sur l’emploi, mais

quand nous ajoutons cette variable, la variable emploi change de signe et a un impact négatif

sur les localisations, mais c’est seulement l’emploi des autres groupes (donc de l’emploi de

type industriel) qui a un impact négatif et non l’emploi total. En fait, comme nous l’avons

indiqué précédemment, la variable G1 apporte de l’information sur la localisation et sur

l’emploi des autres établissements du groupe.

Dans un modèle dynamique, dans un modèle de prévision comme SIMBAD, nous

pouvons nous demander s’il est plus intéressant de garder la variable G1 ou la distance au

centre, l’avantage de la distance au centre (ici en temps VP en minutes) c’est qu’il est

possible de la faire varier et donc elle pourrait être plus intéressante.

b ) Estimation pour le secteur du commerce de détail, réparation (J3)

Toutes les variables sont significatives. Ces variables sont les mêmes variables que

pour le secteur services aux particuliers (cf. tableau 14).

Tableau 14 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce de détail,

réparation


(Intercept) 2.843e+00 2.369e-01 12.001 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes 7.769e-07 1.076e-07 7.217 5.31e-13 ***

Population accessible à 30minutes -8.887e-07 1.215e-07 -7.313 2.61e-13 ***


Emploi SIRNE 6.015e-05 2.271e-06 26.485 <2e-16 ***




Page | 78

La population de l’Iris, l’accessibilité locale (population accessible à 10 minutes et

nombre de ligne de bus) et le prix immobilier ont un impact positif sur la localisation du

secteur commerce de détail, réparation.

Par contre, la population accessible à 30 minutes et la distance à la préfecture ont un

impact négatif.

c ) Estimation pour le secteur des activités immobilières (EM)

Pour le secteur des activités immobilières nous avons testé les mêmes variables. Mais

pour ce secteur la population accessible à 10 minutes est non significative. Nous pouvons

remarquer dans la matrice des corrélations entre les secteurs, que le secteur des activités

immobilières est peu corrélé à la variable population, mais elle continue à avoir un impact.

Ce secteur est l’un des moins nombreux du groupe 1 et il est également plus concentré

(cf. Annexe 6 : distribution des secteurs).

La population a un impact positif, ainsi que l’emploi, le nombre de ligne de bus et le

prix immobilier. La distance au centre et la population accessible à 30 minutes ont un impact

négatif sur l’implantation du secteur des activités immobilières.

Tableau 15 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des activités

immobilières

Estimate Std.Error z value Pr(>|z|)

(Intercept) 4.972e+00 5.470e-01 9.090 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes -5.651e-08 2.486e-07 -0.227 0.82


Distance préfecture en temps -1.334e-01 1.305e-02 -10.225 <2e-16 ***

Emploi SIRNE 7.487e-05 3.964e-06 18.889 <2e-16 ***




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d ) Estimation pour le secteur des services aux entreprises (EN)

Ce secteur est corrélé avec les activités économiques du groupe 1 (il est très fortement

corrélé au secteur des activités immobilières (EM)). Mais également aux secteurs du groupe

2 et 3, au secteur J2 et à d’autres secteurs : commerce et réparation automobile (J1),

industries des biens d’équipement (EE), les transports (EK) et l’énergie (EG) (corrélation

entre 0,3 et 0,4) (cf. Annexe 4 : matrice des corrélations).

La distance au centre reste un facteur important, une minute en plus à partir de la

préfecture entraîne une diminution du nombre d’établissement de ce secteur dans l’Iris de

11% (cf. tableau 16). Aguiléra-Belanger (2001) souligne que les services aux entreprises sont

majoritairement localisés au centre, mais depuis une dizaine d’année se localisent aussi en

périphérie.

La population accessible à 10 minutes a une influence négative sur la localisation de

ce secteur.

La proximité à la population est peut être moins importante pour ce secteur, car ils

rendent des services aux entreprises (les clients sont les entreprises et non les personnes).

Mais la population de l’Iris a un impact positif, car ce secteur est majoritairement localisé au

centre et là où la population est la plus importante. 100 personnes en plus entraînent une

augmentation du nombre d’établissements du secteur des services aux entreprises de 2.65%.

Tableau 16 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des services aux

entreprises


(Intercept) 5.750e+00 2.224e-01 25.855 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes -5.796e-07 1.008e-07 -5.752 8.83e-09 ***



Emploi SIRNE 8.076e-05 1.796e-06 44.969 <2e-16 ***


Prix immobilier (x100) 2.797e-02 2.261e-03 12.369 <2e-16 ***


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e ) Estimation pour le secteur de l’éducation, santé, action sociale (EQ)

Ce secteur est un des secteurs les plus nombreux, il représente 15,7% du total des

établissements. Il est le deuxième secteur le plus important après les services aux particuliers.

Tableau 17 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de l’éducation, santé,

action sociale


(Intercept) 2.470e+00 2.216e-01 11.147 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes 1.629e-07 1.009e-07 1.615 0.106



Emploi SIRNE 4.541e-05 2.908e-06 15.617 <2e-16 ***



Ce secteur est également le secteur le plus corréler à la population. Pour ce secteur la

population a un impact positif, 100 personnes en plus entraînent une augmentation du nombre

d’établissements de ce secteur de 4.03% dans l’Iris (cf. tableau 17).

Le nombre de ligne de bus a également une influence sur la localisation de ce secteur,

une ligne de bus en plus augmente le nombre d’établissement de ce secteur de 3%.

La distance à la préfecture et la population accessible à 30 minutes ont un impact

négatif sur la l’implantation de ce secteur.


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f ) Estimation pour le secteur des industries des biens de consommation (EC)

Le secteur des industries des biens de consommation est le secteur le moins corrélé à

la population.

Tableau 18 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des industries des biens

de consommation


(Intercept) 3.311e+00 5.398e-01 6.133 8.60e-10 ***





Emploi SIRNE 5.629e-05 4.884e-06 11.524 <2e-16 ***



Pour ce secteur nous avons les mêmes résultats que précédemment, la population

accessible à 10 minutes est non significative. La population de l’Iris, l’emploi, le nombre de

ligne et le prix immobilier ont un impact positif sur la localisation du secteur des industries

de biens de consommation.

La population accessible à 30 minutes et la distance au centre influencent

négativement la localisation de ce secteur.


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g ) Estimation pour le secteur des industries agricoles et alimentaires (EB)

Ce secteur c’est le secteur le plus concentré du groupe 1. Il est un peu différent des

autres secteurs du même groupe, par rapport aux secteurs il est corrélé à moins de variables

(cf. Annexe 4 : Matrice des corrélations entre les secteurs et les variables).

La population accessible à 30 minutes et la distance au centre ne sont pas

significatives. Les autres variables sont significatives et ont un impact positif sur la

localisation de ce secteur.

Tableau 19 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des industries agricoles

et alimentaires


(Intercept) -2.380e-01 5.546e-01 -0.429 0.66779


Population accessible à 10 minutes 6.046e-07 2.570e-07 2.352 0.01866 *

Population accessible à 30minutes -3.233e-07 2.830e-07 -1.142 0.25328

Distance préfecture en temps -2.341e-03 1.260e-02 -0.186 0.85255

Emploi SIRNE 4.264e-05 8.615e-06 4.950 7.42e-07 ***


Prix immobilier (x100) 1.994e-02 6.993e-03 2.852 0.00435 **

CONCLUSION

Nous avons 2 secteurs qui sont influencent par toutes les mêmes variables que nous

avons choisies

Généralement la population de l’Iris, la population accessible à 10 minutes, l’emploi,

nombre de lignes de bus et le prix immobilier ont une influence positive sur la localisation

des secteurs de ce groupe.

Nous trouvons cependant quelques différences. La variable population accessible à 10

minutes n’est pas significative pour les secteurs : activités immobilières ; éducation, santé,

action sociale ; biens de consommation. Pour les services aux entreprises cette variable à un

impact négatif.

Pour le secteur industries agricoles et alimentaires deux variables ne sont pas

significatives la population accessible à 30 minutes et la distance au centre.


Page | 83




Les secteurs de l’industrie sont très peu corrélés avec les autres variables (ils sont

corrélés avec l’emploi et aux zones d’activités).

Dans la première partie nous avons pu identifier les facteurs important pour les

secteurs du groupe 2.

a ) La main-d’œuvre

Dans la théorie de Weber pour la localisation des industries, il identifie la main-

d’œuvre comme un facteur important.

Nous retrouvons ce facteur dans les travaux empiriques, et il apparait comme étant un

facteur pour les secteurs de l’industrie.

Le facteur de l’emploi est corrélé aux secteurs de ce groupe.

b ) Les économies d’agglomération

Dans le modèle de Weber et les modèles d’économie géographique les économies

d’agglomération constituent un facteur qui influence la localisation des firmes.

La proximité des firmes a pour effet de dynamiser le milieu et de créer des effets

d’entraînement (incitation à la modernisation, à l’innovation, à la création, etc.). Elles vont

donc chercher à se localiser à proximité les unes des autres, plus les entreprises sont

nombreuses et proches, plus sa génère des externalités pour chaque entreprise.

Comme pour le groupe 1 nous avons ajouté une variable, qui est égale à la somme des

secteurs du groupe moins le secteur étudié. .


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c ) Le marché

Le marché joue un rôle moins important que pour le groupe 1 (pour la plupart des

industries le marché de consommation n’est pas à proximité de la population, il joue moins à

l’échelle régional et locale).

Nous remarquons que la variable population est corrélée a deux secteurs de ce groupe

(construction (EH) et commerce et réparation automobile(J1)) donc nous testerons également

cette variable.

d ) L’accessibilité

Accessibilité au centre (distance au centre)


déterminée par le prix du foncier et par la distance au centre.

Les secteurs de ce groupe ne sont pas corrélés avec la distance au centre mais nous

allons la tester dans les estimations économétriques, car il y a beaucoup de variables qui sont

corrélées avec la distance et elle nous apporte de l’information sur d’autres variables.

Comme pour le groupe 1 nous choisissons la distance à la préfecture en temps.

Accessibilité aux transports / proximité des infrastructures de transport

Dans le modèle de Weber le facteur le plus important est la minimisation du coût de

transport.


déterminée par le prix du foncier et par la distance au centre. Plus on s’éloigne du centre et

plus le prix du foncier va diminuer, mais les coûts de transport vont augmenter. Cependant,


Dans l’enquête du LET, la proximité aux axes structurants et l’accessibilité sont des

raisons importantes pour les entreprises enquêtés. Pour les industries le transport routier est

important.

Les secteurs de ce groupe ne sont pas corrélés aux variables qui concernent les

transports (échangeurs, réseau routier, etc.). Nous testerons le nombre d’échangeur dans les

Iris.


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e ) L’immobilier

Les entreprises ont besoins d’espace, besoins quantitatif et qualitatif.

Les zones d’activités sont corrélées aux secteurs de ce groupe. Elles constituent un

enjeu pour les entreprises par les espaces, les équipements et les services qu’elles offrent

pour leur implantation et leur développement.

Mais le coût de la localisation est aussi important, elle est une des principales raisons

citées par les entreprises enquêté par Aguiléra-Belanger & al., (1999)

Le tableau ci-dessous résume les variables que nous avons choisies, ainsi que les

signes attendus pour ces variables

Tableau 20 : Tableau des signes attendus pour le groupe 2


Population de l’Iris +

Proportion de zones d’activités +

Distance au centre +

Main-d’œuvre +

Coût de l’immobilier + -


Nous attendons pour l’ensemble des variables des signes positif. Mais, pour le coût de

l’immobilier, il pourrait avoir un impact négatif sur les localisations, car un prix élevé peut

faire fuir certaines activités. Masi comme nous l’avons indiqué, le prix de l’immobilier peut

reprendre des éléments du cadre de vie et donc avoir un impact positif.


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Comme pour le groupe 1, nous avons testé la variable G2, elle a un impact positif sur

la localisation des secteurs de ce groupe. Mais elle rend certaines variables non significatives

(au seuil de 5%) et/ou change les signes. Les résultats sont dans l’annexe 6.

Nous avons testé le nombre d’échangeur pour l’ensemble des secteurs de ce groupe,

mais il est souvent non significatif et/ou diminue la significativités d’autres variables, nous ne

l’avons donc par retenu. De plus, le nombre d’échangeur diminue avec la distance au centre.

a ) Estimation pour le secteur de la construction (EH)

Ce secteur est corrélé à la variable population, nous l’avons testé. Elle est significative

et a un impact positif sur la localisation du secteur de la construction.100 personnes en plus

entraîne une augmentation du nombre d’établissement du secteur de la construction dans

l’Iris de 4%.

La proportion de zones d’activité, l’emploi et le prix immobilier ont une influence

positive sue la localisation de ce secteur.

La distance à la préfecture a également un coefficient positif. Une minute en voiture

en plus à partir de la préfecture augmente le nombre d’établissement de ce secteur dans l'Iris

de 1,7%.

Tableau 21 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de la construction


(Intercept) 9.083e-01 4.382e-02 20.728 <2e-16 ***


Proportion de zones d'activités 1.234e+00 7.474e-02 16.512 <2e-16 ***

Distance préfecture en temps 1.753e-02 9.267e-04 18.916 <2e-16 ***

Emploi SIRNE 4.669e-05 5.013e-06 9.315 <2e-16 ***



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b ) Estimation pour le secteur commerce et réparation automobile (J1)

Ce secteur comme le secteur précédent il est corrélé à la population. Cette variable a

un impact positif sur les implantations des établissements de ce secteur. Mais la distance en

temps à la préfecture est non significative. Toutes les autres variables sont significatives et

elles ont une influence positive sur la localisation de ce secteur.

Tableau 22 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce et réparation

automobile


(Intercept) -1.317e-01 7.925e-02 -1.662 0.0965 .



Distance préfecture en temps 8.521e-04 1.781e-03 0.479 0.6323

Emploi SIRNE 7.128e-05 6.009e-06 11.862 <2e-16 ***


c ) Estimation pour le secteur industries des biens d’équipement (EE)

Ce secteur nous retrouvons pour l’ensemble des variables les signes attendus. Ce

secteur cherche à se localisé loin du centre, une minute en voiture en plus à partir de la

préfecture entraîne une augmentation du nombre d'établissement de ce secteur dans l'Iris de

2%. La proportion de zones d’activités dans les Iris a également une influence positive.

Quand la proportion de zones d’activité varie d’un point de pourcentage, l’augmentation du

nombre d’établissement de ce secteur dans l’Iris est de 3%.

Tableau 23 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industries des biens

d’équipement


(Intercept) -1.040e+00 9.396e-02 -11.072 <2e-16 ***




Emploi SIRNE 1.108e-04 5.204e-06 21.294 <2e-16 ***



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d ) Estimation pour le secteur industries des biens intermédiaires (EF)

Les coefficients des variables pour ce secteur sont très porches de ceux trouvés pour

les industries des biens d’équipement. On remarque dans la matrice des corrélations des

secteurs que ces deux secteurs sont corrélés très fortement.

Tableau 24 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industries des biens

intermédiaires


(Intercept) -8.025e-01 8.246e-02 -9.732 <2e-16 ***




Emploi SIRNE 1.095e-04 4.761e-06 23.004 <2e-16 ***


e ) Estimation pour le secteur commerce de gros intermédiaires (J2)

La distance à la préfecture pour ce secteur à un signe négatif, alors que pour tous les

autres secteurs la distance au centre avait un signe positif. On remarque que ce secteur est

corrélé à tous les secteurs du groupe 1.

Pour ce secteur, une minute en voiture en plus à partir de la préfecture entraîne une

diminution du nombre d'établissement de ce secteur dans l'Iris de 1,6%.

Tableau 25 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce de gros

intermédiaires


(Intercept) 1.344e+00 4.857e-02 27.669 <2e-16 ***




Emploi SIRNE 1.038e-04 2.315e-06 44.843 <2e-16 ***



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f ) Estimation pour le secteur transports (EK)

Ce secteur est influencé par les mêmes variables que la plupart des secteurs de ce

groupe. Sauf que pour ce secteur le prix de l’immobilier n’est pas significatif.

Tableau 26 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des transports


(Intercept) 1.861e-01 6.874e-02 2.707 0.00679 **



Distance préfecture en temps 1.194e-02 1.520e-03 7.856 3.95e-15 ***

Emploi SIRNE 9.619e-05 4.405e-06 21.837 <2e-16 ***

Prix immobilier (x100) 4.485e-03 4.490e-03 0.999 0.31784

CONCLUSION

Les secteurs de ce groupe sont influencés par les mêmes variables et celles-ci ont le

même impact sur tous les secteurs. Sauf pour le secteur commerce de gros intermédiaires (J2)

où la distance à la préfecture a une influence négative sur la localisation de ce secteur.

De plus, deux secteurs ont une variable non significative, le secteur commerce et

réparation automobile (J1) a la distance à la préfecture non significative et pour le secteur

des transports (EK) le prix de l’immobilier.


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Les deux secteurs de ce groupe sont un peu particuliers, car ils sont très peu corrélés

avec d’autres secteurs et à très peu de variables.

Ces secteurs sont les secteurs qui ont le moins d’établissements et sont très

concentrés.

Nous allons donc tester pour ce groupe les mêmes variables que pour les secteurs du

groupe 2.

Pour les économies d’agglomération, nous n’avons pas testé la proximité de ces

secteurs aux secteurs du groupe, car ils ne sont que deux et ils ne sont pas corrélés entre eux.

Nous allons donc tester la proximité au groupe 2.

Comme pour les deux autres groupes, l’introduction de cette variable à un effet positif

sur la localisation des secteurs du groupe 3, mais elle change le signe et/ou rend non

significatives d’autres variables. (Les résultats des estimations économétriques avec la

variable proximité aux autres secteurs (secteurs du groupe 2) sont dans les annexes (cf.

Annexe 6)).

Le tableau ci-dessous présente les signes attendus pour les variables choisies :

Tableau 27 : Tableau des signes attendus pour le groupe 3


Population des Iris +

Proportion de zones d’activités +

Distance à la préfecture +

Emploi SIRENE +

Prix de l’immobilier - +



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a ) Estimation pour le secteur énergie (EG)

Tableau 28 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de l’énergie


(Intercept) -3.819e+00 3.588e-01 -10.644 <2e-16 ***

Population de l'iris (x100) 2.799e-02 7.952e-03 3.520 0.000432 ***

Proportion de zones d'activités -3.233e-01 8.327e-01 -0.388 0.697818


Emploi SIRNE 1.362e-04 1.866e-05 7.303 2.82e-13 ***


Pour le secteur de l’énergie, deux variables ne sont pas significatives : la proportion

de zones d’activités et le prix immobilier.

Le reste des variables a un impact positif. Une minute en voiture en plus à partir de la

préfecture entraîne une augmentation du nombre d'établissement de ce secteur dans l'Iris de

5,5%.

b ) Estimation pour le secteur industrie automobile (ED)

Tableau 29 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industrie automobile


(Intercept) -4.460e+00 4.435e-01 -10.057 <2e-16 ***

Population de l'iris (x100) 4.097e-02 1.032e-02 3.970 7.17e-05 ***

Proportion de zones d'activités 3.343e+00 4.846e-01 6.899 5.25e-12 ***

Distance préfecture en temps 3.193e-02 9.255e-03 3.449 0.000562 ***

Emploi SIRNE 9.304e-05 3.221e-05 2.888 0.003877 **



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Pour ce secteur, seul une variable n’est pas significative c’est le prix de l’immobilier.

Pour ce secteur, les zones d’activité ont une influence et cette influence est positive sur la

localisation de l’industrie automobile. Lorsque la proportion de zones d’activité varie de 1

point de pourcentage, l'augmentation est de 3%.

CONCLUSION

Ces deux secteurs sont influencés par un certain nombre de facteurs communs : la

population, la distance au centre et l’emploi. Pour les deux, le prix de l’immobilier est non

significatif.

L’industrie automobile est également influencée par la proportion de zones d’activité.


Page | 93

2.4 Conclusion de la deuxième partie

Dans cette partie nous avons cherché à appliquer au cas lyonnais les facteurs de

localisation observés dans la première partie.

Nous avons séparé les 15 secteurs selon les caractéristiques des établissements (taille

et spécificité des secteurs). Nous avons enlevé de les grands établissements de l’analyse, car

ils ont des logiques de localisation différentes. Suite à l’analyse des corrélations nous avons

regroupé les secteurs en 3 groupes. Le premier groupe est composé d’activités de type

services et commerces. Le deuxième groupe d’activités de type industriel. Et le troisième

groupe est composé de deux secteurs aux faibles effectifs et ils sont plus concentrés que le

reste des secteurs.

Nous avons réalisé les estimations économétriques pour les 15 secteurs. A l’intérieur

des groupes les facteurs influencent de la même façon les secteurs, mais il y a des légères

différences.

Le secteur du commerce de gros est un secteur que nous avons classé dans le groupe

2, car il est corrélé à plus de variables de ce groupe et parce qu’il a des logiques différentes

de localisation que les services et les commerces. Mai quand nous avons réalisé les

estimations économétriques tous les secteurs de ce groupe était affectés positivement pas la

distance, alors que ce secteur est influencé négativement par la distance comme le groupe 1.

Nous pourrions donc le reclasser dans le groupe 1.


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Conclusion Générale

L’objectif de ce mémoire est de trouver un modèle explicatif des localisations des

activités économiques de l’aire urbaine de Lyon.

Pour cela, nous avons procédé en plusieurs étapes. Premièrement, nous avons

recherches les facteurs explicatifs des localisations des activités économiques dans les

travaux théoriques et empiriques. Deuxièmement, nous avons appliqué ces facteurs au cas

lyonnais.

Nous avons identifié plusieurs familles de facteurs.

Dans les modèles d’économie urbaine le prix du foncier est affecté négativement par

la distance et le coût de transport augment avec celle-ci. Les entreprises cherchent à

maximiser leur profit et réalisent un arbitrage entre le coût de transport et le prix du foncier.

Pour les industries et les services ce facteur est important, les industries recherchent des

espaces disponibles et de qualité (terrains aménagé et situé dans un environnement de

qualité). Pour les services, les entreprises qui consomment le plus d’espace peuvent préférer

s’implanter en périphérie pour éviter les prix élevés du centre.

Dans le modèle d’Alonso, l’emploi se localise au centre. Plus on s’éloigne du centre

et plus le prix du foncier va diminuer, mais les coûts de transport vont augmenter. Cependant,


Les infrastructures de transport sont également importantes pour les entreprises.

Pour les industries la proximité aux axes structurant est essentielle. Pour les services, la

fréquentation des établissements diminue avec la distance qui les sépare des usagers.

Une force centripète majeure des économies d’agglomération réside dans les

externalités. Les entreprises retirent des profits à se localiser à proximité les unes des autres.

Les industries et les services cherchent à se localiser à proximité des secteurs d’activités

voisines. Les services vont chercher également à se localiser à proximité du marché.

Pour les industries, le marché est moins important à l’échelle locale. Par contre, pour

les services il est très essentiel, le volume de clientèle qui peut être atteint et la fréquentation

de ces établissements diminue avec la distance qui les sépare des usagers.


Page | 95

Tous ces facteurs jouent un rôle sur les localisations, mais à des degrés différents

selon les secteurs. Nous avons appliqué ces facteurs aux activités économiques de l’aire

urbaine de Lyon.

Nous cherchons un modèle économétrique pour 15 secteurs d’activités différentes.

Nous avons séparé les secteurs selon les caractéristiques des établissements (taille et secteur).

Nous avons ensuite classé les secteurs selon 3 groupes. Ce classement a été réalisé sur

l’analyse des corrélations entre les secteurs et selon les spécificités des secteurs.

Le premier groupe est composé d’activités de type services et commerces. Le

deuxième groupe d’activités de type industriel. Et le troisième groupe est composé de deux

secteurs aux faibles effectifs et ils sont plus concentrés que le reste des secteurs.

Les secteurs du groupe 1 sont influencés à peu près par les mêmes variables mais

nous observons quelques différences. La population et l’emploi ont généralement un impact

positif sur la localisation des secteurs de ce groupe et la distance a un impact négatif.

Pour le deuxième groupe, tous les secteurs sont influencés par l’emploi, la population

et par la proportion de zones d’activités dans l’Iris, l’impact de ces variables est positif. Pour

ce groupe, plus la distance à la préfecture augment et plus le nombre d’établissement de ce

groupe est important. Sauf pour un secteur où la distance a un impact négatif comme pour les

secteurs du groupe 1.

Le groupe 3, qui est composé de deux secteurs, le secteur de l’énergie et l’industrie

automobile. Le secteur de l’énergie est influencé par peu de variables. L’industrie automobile

est influencé pat les mêmes variables que le groupe 2, presque toutes sont significatives sauf

le prix de l’immobilier.

Une dernière étape de ce travail, pourrait être l’application des résultats obtenus au

projet SIMBAD, application des variables qui ont une influence sur la localisation des

activités économiques à UrbanSim. UrbanSim utilise un modèle logit pour calculer la

probabilité qu’un établissement se localise dans l’Iris.


Page | 96

Bibliographie

AGUILERA-BELANGER, A. (2001). Localisation des services aux entreprises et

dynamiques intramétropolitaines : Le cas de Lyon. Thèse pour le Doctorat de Sciences

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Vol. 20 (N° 5), pp. 894-904.

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Reims, TIGR , vol. 27 (n° 107-108), pp. 3 - 40.

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Rennes: Presses Universitaires de Rennes.

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RAYMOND, B., & JAYET, H. (1998). Les préférences de localisation des entreprises.

INSEE - Les dossiers de profils ( n° 9).

Support de cours :

CROISSANT, Y. (2007-2008) Séminaire d’économétrie - Master 2 TER, LET, Université

Lumière Lyon 2

PEGUY, P-Y (2007-2008) Séminaire de localisation - Master 2 TER, LET, Université

Lumière Lyon 2

Site internet :

INSEE, définitions et méthodes : http://www.insee.fr/fr/methodes/

Institut Supérieur des métiers :


http://www.insee.fr/fr/methodes/



Page | 98

Annexes

Liste des annexes :

- Annexe 1 : Principales raisons de localisation citées par les entreprises

- Annexe 2 : Définitions des secteurs

- Annexe 3 : NES 16

- Annexe 4 : Matrice des corrélations secteurs- variables

- Annexe 5 : Distribution des secteurs

- Annexe 6 : Résultats des estimations économétriques


Page | 99

Annexe 1 : Principales raisons de localisation citées

par les entreprises

Enquête AGUILERA-BELANGER & al., 1999

Le tableau ci-dessous reprend les raisons les plus importantes citées par les industries

et le tertiaire.

Tableau : Les principales raisons de localisation citées par les entreprises3

(Source : AGUILERA & al., Localisation des activités et mobilité,1999)

3 Le pourcentage indiqué correspond en fait à un effectif trois fois plus important d’entreprises puisque chaque

entreprise a indiqué trois raisons ; ainsi 70 entreprises ont cité le coût comme étant une raison importante soit

45,6 % des entreprises enquêtées.


Page | 100

Annexe 2 : NES 16

Tableau disponibles sur le site internet de l’INSEE : http://www.insee.fr/

NES- Niveau 1 -

16 Postes Correspondance NAF rév. 1 2003

EA Agriculture,

sylviculture, pêche 1 Agriculture, chasse, services annexes 2 Sylviculture, exploitation forestière, services annexes 5 Pêche, aquaculture, services annexes

EB Industries agricoles et

alimentaires 15 Industries alimentaires 16 Industrie du tabac

EC Industrie des biens de

consommation 18 Industrie de l'habillement et des fourrures 19 Industrie du cuir et de la chaussure 22 Edition, imprimerie, reproduction 24.4 Industrie pharmaceutique

24.5 Fabrication de savons, de parfums et de produits

d'entretien 29.7 Fabrication d'appareils domestiques

32.3 Fabrication d'appareils de réception, enregistrement ou

reproduction du son et de l'image 33.4 Fabrication de matériels optique et photographique 33.5 Horlogerie 36 Fabrication de meubles ; industries diverses

ED Industrie automobile 34 Industrie automobile

EE Industries des biens

d'équipement 28.1 Fabrication d'éléments en métal pour la construction

28.2 Fabrication de réservoirs métalliques et de chaudières

pour le chauffage central 28.3 Chaudronnerie 29.1 Fabrication d'équipements mécaniques 29.2 Fabrication de machines d'usage général 29.3 Fabrication de machines agricoles 29.4 Fabrication de machines-outils 29.5 Fabrication d'autres machines d'usage spécifique 29.6 Fabrication d'armes et de munitions

30 Fabrication de machines de bureau et de matériel

informatique


Page | 101

31.1 Fabrication de moteurs, génératrices et transformateurs

électriques 32.2 Fabrication d'appareils d'émission et de transmission

33.1 Fabrication de matériel médico-chirurgical et

d'orthopédie 33.2 Fabrication d'instruments de mesure et de contrôle

33.3 Fabrication d'équipements de contrôle des processus

industriels 35 Fabrication d'autres matériels de transport

EF Industries des biens

intermédiaires 13 Extraction de minerais métalliques 14 Autres industries extractives 17 Industrie textile 20 Travail du bois et fabrication d'articles en bois 21 Industrie du papier et du carton 24.1 Industrie chimique de base 24.2 Fabrication de produits agrochimiques 24.3 Fabrication de peintures et vernis 24.6 Fabrication d'autres produits chimiques 24.7 Fabrication de fibres artificielles ou synthétiques 25 Industrie du caoutchouc et des plastiques 26 Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques 27 Métallurgie

28.4 Forge, emboutissage, estampage ; métallurgie des

poudres 28.5 Traitement des métaux ; mécanique générale 28.6 Fabrication de coutellerie, d'outillage et de quincaillerie 28.7 Fabrication d'autres ouvrages en métaux

31.2 Fabrication de matériel de distribution et de commande

électrique 31.3 Fabrication de fils et câbles isolés 31.4 Fabrication d'accumulateurs et de piles électriques 31.5 Fabrication de lampes et d'appareils d'éclairage 31.6 Fabrication d'autres matériels électriques 32.1 Fabrication de composants électroniques 37 Récupération

EG Energie 10 Extraction de houille, de lignite et de tourbe 11 Extraction d'hydrocarbures ; services annexes 12 Extraction de minerais d'uranium 23 Cokéfaction, raffinage, industries nucléaires

40 Production et distribution d'électricité, de gaz et de

chaleur 41 Captage, traitement et distribution d'eau

EH Construction 45 Construction

EJ Commerce 50 Commerce et réparation automobile


Page | 102

51 Commerce de gros et intermédiaires du commerce 52 Commerce de détail et réparation d'articles domestiques

EK Transports 60 Transports terrestres 61 Transports par eau 62 Transports aériens 63 Services auxiliaires des transports

EL Activités financières 65 Intermédiation financière 66 Assurance 67 Auxiliaires financiers et d'assurance

EM Activités immobilières 70 Activités immobilières

EN Services aux

entreprises 64 Postes et télécommunications 71 Location sans opérateur 72 Activités informatiques 73 Recherche et développement 74 Services fournis principalement aux entreprises 90 Assainissement, voirie et gestion des déchets

EP Services aux

particuliers 55 Hôtels et restaurants 92 Activités récréatives, culturelles et sportives 93 Services personnels

95 Activités des ménages en tant qu'employeur de personnel

domestique

96 Activités indifférenciées des ménages en tant que

producteurs de biens pour usage propre

97 Activités indifférenciées des ménages en tant que

producteurs de services pour usage propre

EQ Éducation, santé,

action sociale 80 Education 85 Santé et action sociale

ER Administration 75 Administration publique 91 Activités associatives 99 Activités extra-territoriales


Page | 103

Annexe 3 : Définitions des secteurs

Les définitions des 15 secteurs sont disponibles sur le site internet de l’INSEE :

http://www.insee.fr/fr/methodes/

1. Industries agricoles et alimentaires EB

Les industries agricoles et alimentaires (ou agro-alimentaires) correspondent au code

EB de la NES :

- industrie des viandes ;

- industrie du lait ;

- industrie des boissons ;

- travail du grain, fabrication d'aliments pour animaux ;

- industries alimentaires diverses ;

- industrie du tabac.

2. Industries des biens de consommation EC

Les industries de biens de consommation recouvrent des activités dont le débouché

"naturel" est la consommation finale des ménages. Ces industries correspondent au code EC

de la NES :

- habillement et cuir ;

- édition, imprimerie, reproduction ;

- pharmacie, parfumerie, entretien ;

- équipements du foyer.


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/consommation-finale-menages.htm



Page | 104

3. Industrie automobile ED

L'industrie automobile concerne aussi bien les équipementiers spécialisés que les

constructeurs de voitures particulières, de véhicules de loisir, ou de véhicules utilitaires et les

carrossiers. Cette activité intègre donc la filière complète, y compris moteurs et organes

mécaniques en amont, dès lors qu'ils sont principalement destinés à des véhicules

automobiles.

La construction automobile mêle étroitement des producteurs intégrés, des

concepteurs, des assembleurs, des donneurs d'ordre et des sous-traitants, ainsi que des

prestataires de services d'aménagement de véhicules automobiles.

Cette industrie correspond au code ED de la NES

4. Industries des biens d’équipement EE

Les industries de biens d'équipement recouvrent des activités de production de biens

durables servant principalement à produire d'autres biens.Ces industries correspondent au

code EE de la NES :

- construction navale, aéronautique et ferroviaire ;

- équipements mécaniques ;

- équipements électriques et électroniques.

5. Industries des biens intermédiaires EF

Les industries des biens intermédiaires recouvrent des activités qui produisent des

biens le plus souvent destinés à être réincorporés dans d'autres biens ou qui sont détruits par

leur utilisation pour produire d'autres biens.

Ces industries correspondent au code EF de la NES :

- produits minéraux ;

- textile ;

- bois et le papier ;

- chimie, le caoutchouc et les plastiques ;

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/services.htm





Page | 105

- métallurgie et la transformation des métaux ;

- composants électriques et électroniques.

6. Energie EG

Ces industries correspondent au code EG de la NES :

- production de combustibles et de carburants (extraction de houille, de lignite et de

tourbe, extraction d'hydrocarbures, extraction de minerais d'uranium, cokéfaction et industrie

nucléaire, raffinage de pétrole) ;

- eau, gaz, électricité (production et distribution d'électricité, de gaz et de chaleur,

captage, traitement et distribution d'eau).

7. Construction EH

L'activité de construction est essentiellement une activité de mise en œuvre ou

d'installation sur le chantier du client et qui concerne aussi bien les travaux neufs que la

rénovation, la réparation ou la maintenance.

Ces industries correspondent au code EH de la NES :

- bâtiment,

- travaux publics.

Remarque : Les ouvrages de bâtiment et de génie civil sont des ensembles complexes

qui résultent de l'activité de nombreuses catégories d'entreprises. La sous-traitance de

spécialité est une pratique courante dans ce secteur.

8. Commerce et réparation automobile J1

Le commerce et réparation automobile comprend le commerce de gros ou de détail,

sous toutes leurs formes, en neuf comme en occasion, de véhicules automobiles, y compris

véhicules utilitaires et motos, de leurs pièces et le commerce de détail de carburant, ainsi que

les services de réparation et de maintenance de ces véhicules.


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/gaz.htm


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/entreprise.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/secteur-d-activite.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/commerce-de-gros.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/commerce-de-detail.htm


Page | 106

Remarque : Cette activité correspond à la division 50 "Commerce et réparation

automobile" de la NAF rév.1

9. Commerce de gros intermédiaires J2

Le commerce de gros consiste à acheter, entreposer et vendre des marchandises

généralement à des détaillants, des utilisateurs professionnels (industriels ou commerciaux)

ou des collectivités, voire à d'autres grossistes ou intermédiaires, et ce quelles que soient les

quantités vendues.

Les intermédiaires du commerce de gros mettent, quant à eux, en rapport les

acheteurs et les vendeurs (ou bien exécutent des opérations commerciales pour le compte d'un

tiers), sans être eux-mêmes propriétaires des marchandises (il s'agit des commissionnaires,

courtiers, agents commerciaux, représentants non salariés, etc.). Les centrales d'achats, autres

intermédiaires du commerce, peuvent, quant à elles, être propriétaires des marchandises,

qu'elles cèdent alors à leurs adhérents et à leurs affiliés pour une marge de commerce très

faible.

Presque tous les biens peuvent donner lieu à un commerce de gros mais seuls certains

d'entre eux sont commercialisés au détail (commerce de détail).

Remarque : Dans la NAF rév. 1, le commerce de gros est principalement décrit dans la

division 51 "Commerce de gros et intermédiaires du commerce". Elle recouvre les groupes

suivants :

- Intermédiaires du commerce de gros ;

- Commerce de gros de produits agricoles bruts ;

- Commerce de gros de produits alimentaires ;

- Commerce de gros de biens de consommation non alimentaires ;

- Commerce de gros de produits intermédiaires non agricoles ;

- Commerce de gros d'équipements industriels ;

- Autres commerces de gros.

Les activités de commerce de gros de véhicules et équipements automobiles et de

motocycles sont classées dans la division 50 "Commerce et réparation automobile".

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/division.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/nomencla-activites-francaise.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/intermediaire-commerce-gros.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/biens.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/commerce-de-detail.htm


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/intermediaire-commerce-gros.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/industrie-biens-consommation.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/commerce-reparation-autom.htm


Page | 107

10. Commerce de détail, réparation J3

Le commerce de détail consiste à vendre des marchandises dans l'état où elles sont

achetées (ou après transformations mineures) généralement à une clientèle de particuliers,

quelles que soient les quantités vendues. Outre la vente, cette activité de commerce de détail

peut aussi recouvrir la livraison et l'installation chez le client (de meubles ou d'électroménager

par exemple). La commercialisation d'un bien comprend généralement successivement une

activité de commerce de gros (commerce interentreprise) suivie d'une activité de commerce

de détail mais certains biens (biens d'équipement) ne font pas l'objet de commerce de détail.

Remarque : Dans la NAF rév.1, le commerce de détail est principalement décrit dans

la partie commerce de la division 52 "Commerce de détail et réparation d'articles

domestiques".

Elle recouvre les groupes suivants :

- Commerce de détail en magasin non spécialisé ;

- Commerce de détail alimentaire en magasin spécialisé ;

- Commerce de détail de produits pharmaceutiques et de parfumerie ;

- Autres commerces de détail en magasin spécialisé ;

- Commerce de détail de biens d'occasion ;

- Commerce de détail hors magasin ;

Les activités de commerce de détail de véhicules et équipements automobiles, de

motocycles et de carburants sont classées dans la division 50 "Commerce et réparation

automobile".

11. Transports EK

Transports (EK) : 60 (transports terrestres), 61 (transports par eau), 62 (transports

aériens), 63 (services auxiliaires des transports)

60 Transports terrestres :

60.1 Transports ferroviaires

60.2 Transports urbains et routiers

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/commerce-de-gros.htm


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/industrie-biens-equipement.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/nomencla-activites-francaise.htm


http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/point-de-vente.htm





http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=nomenclatures/naf1993/n3_60.htm


Page | 108

60.2A Transports urbains de voyageurs

60.2B Transports routiers réguliers de voyageurs

60.2C Téléphériques, remontées mécaniques

60.2E Transport de voyageurs par taxis

60.2G Autres transports routiers de voyageurs

60.2L Transports routiers de marchandises de proximité

60.2M Transports routiers de marchandises interurbains

60.2N Déménagement

60.2P Location de camions avec conducteur

60.3 Transports par conduites

61 transports par eau :

61.1 Transports maritimes et côtiers

61.2 Transports fluviaux

62 Transports aériens :

62.1 Transports aériens réguliers

62.2 Transports aériens non réguliers

62.3 Transports spatiaux

12. Activités immobilières EM

70.1 Activités immobilières pour compte propre

70.2 Location de biens immobiliers

70.3 Activités immobilières pour compte de tiers

13. Services aux entreprises EN

Ces activités correspondent au code EN de la NES :

- postes et télécommunications ;

- conseils et assistance ;

- services opérationnels ;



Page | 109

- recherche et développement.

Remarque : L'Insee classant les services marchands en fonction de leur utilisateur

principal, les services de télécommunication, les services juridiques, les activités de contrôles,

les analyses techniques ... sont des services aux entreprises même lorsqu'ils sont partiellement

consommés par les ménages.

14. Services aux particuliers EP

Ces activités correspondent au code EP de la NES :

- hôtels et restaurants ;

- activités récréatives, culturelles et sportives ;

- services personnels et domestiques.

15. Education, santé, action sociale EQ

Education, santé, action sociale (EQ) : 80 (Education), 85 (Santé et action sociale)

80 Education :

80.1 Enseignement primaire

80.2 Enseignement secondaire

80.3 Enseignement supérieur

80.4 Formation permanente et autres activités d'enseignement

85 Santé et action sociale :

85.1 Activités pour la santé humaine

85.2 Activités vétérinaires

85.3 Action sociale

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/services-marchands.htm

http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/menage.htm



Page | 110

Annexe 4 : Matrice des corrélations secteurs- variables

GROUPE 1 GROUPE 2 GROUPE

3

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EP J3 EM EN EQ EC EB EH J1 EE EF J2 EK EG ED

Sec

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EP 1,00 0,80 0,70 0,66 0,70 0,79 0,65 0,26 0,27 0,14 0,14 0,42 0,25 0,21 0,02

J3 0,80 1,00 0,71 0,66 0,67 0,69 0,59 0,20 0,27 0,15 0,14 0,38 0,27 0,29 0,03

EM 0,70 0,71 1,00 0,85 0,61 0,67 0,40 0,14 0,19 0,13 0,10 0,47 0,24 0,43 0,00

EN 0,66 0,66 0,85 1,00 0,61 0,68 0,40 0,26 0,33 0,31 0,25 0,66 0,34 0,43 0,02

EQ 0,70 0,67 0,61 0,61 1,00 0,51 0,62 0,21 0,19 0,06 0,02 0,27 0,16 0,19 -0,03

EC 0,79 0,69 0,67 0,68 0,51 1,00 0,43 0,28 0,30 0,30 0,33 0,53 0,31 0,10 0,06

EB 0,65 0,59 0,40 0,40 0,62 0,43 1,00 0,40 0,36 0,20 0,21 0,32 0,28 0,12 0,07

EH 0,26 0,20 0,14 0,26 0,21 0,28 0,40 1,00 0,63 0,60 0,59 0,46 0,41 0,08 0,24

J1 0,27 0,27 0,19 0,33 0,19 0,30 0,36 0,63 1,00 0,59 0,58 0,54 0,44 0,12 0,31

EE 0,14 0,15 0,13 0,31 0,06 0,30 0,20 0,60 0,59 1,00 0,83 0,72 0,53 0,10 0,38

EF 0,14 0,14 0,10 0,25 0,02 0,33 0,21 0,59 0,58 0,83 1,00 0,65 0,55 0,11 0,38

J2 0,42 0,38 0,47 0,66 0,27 0,53 0,32 0,46 0,54 0,72 0,65 1,00 0,55 0,25 0,23

EK 0,25 0,27 0,24 0,34 0,16 0,31 0,28 0,41 0,44 0,53 0,55 0,55 1,00 0,19 0,26

EG 0,21 0,29 0,43 0,43 0,19 0,10 0,12 0,08 0,12 0,10 0,11 0,25 0,19 1,00 0,08

ED 0,02 0,03 0,00 0,02 -0,03 0,06 0,07 0,24 0,31 0,38 0,38 0,23 0,26 0,08 1,00

Population 0,38 0,30 0,26 0,31 0,51 0,25 0,43 0,49 0,31 0,17 0,11 0,19 0,21 0,08 0,05

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tile

Q1

nbp 0,17 0,17 0,03 0,06 0,25 0,08 0,21 0,19 0,13 0,01 0,01 0,01 0,08 0,04 0,01

Q2

nbp 0,24 0,21 0,07 0,10 0,34 0,12 0,35 0,43 0,28 0,16 0,12 0,07 0,19 0,07 0,08

Q3

nbp 0,30 0,24 0,16 0,20 0,41 0,18 0,40 0,52 0,34 0,22 0,15 0,15 0,24 0,08 0,09

Q4

nbp 0,33 0,23 0,25 0,29 0,43 0,22 0,36 0,49 0,30 0,21 0,13 0,21 0,21 0,07 0,08

Q5

nbp 0,39 0,28 0,44 0,45 0,48 0,31 0,30 0,29 0,17 0,09 0,05 0,26 0,11 0,05 -0,02

Rép

arti

tio

n d

e la

po

pu

lati

on

p

ar

Qu

inti

le

Q1

prop -0,02 0,01 -0,11 -0,11 0,00 -0,06 0,01 -0,03 -0,02 -0,07 -0,06 -0,09 -0,02 -0,02 -0,02

Q2

pop -0,17 -0,13 -0,26 -0,27 -0,19 -0,17 -0,03 0,02 0,00 0,00 -0,02 -0,16 0,02 -0,03 0,01

Q3

pop -0,01 -0,04 -0,10 -0,11 -0,02 -0,05 0,10 0,24 0,17 0,12 0,07 -0,01 0,13 0,00 0,06

Q4

prop 0,04 -0,04 0,06 0,05 0,02 0,03 0,04 0,15 0,06 0,06 0,00 0,06 0,05 -0,01 0,01


Page | 111

Q5

prop 0,21 0,13 0,34 0,33 0,23 0,20 0,08 0,01 -0,02 -0,04 -0,05 0,17 -0,02 -0,01 -0,08

EM

P Emplois

SIRENE 0,45 0,52 0,58 0,70 0,39 0,44 0,30 0,29 0,41 0,50 0,46 0,67 0,48 0,63 0,21

Emplois

INSEE 0,30 0,33 0,29 0,49 0,27 0,35 0,29 0,38 0,52 0,67 0,62 0,68 0,53 0,34 0,31

Proportion

eau 0,25 0,18 0,20 0,15 0,09 0,24 0,06 -0,07 -0,03 -0,02 0,02 0,12 0,03 0,06 -0,05

Proportion

Espace Vert -0,22 -0,22 -0,18 -0,18 -0,27 -0,20 -0,20 -0,09 -0,17 -0,09 -0,08 -0,14 -0,14 -0,03 -0,06

Proportion

Zones

Activités

0,00 0,00 -0,03 0,10 -0,08 0,12 0,03 0,19 0,31 0,45 0,46 0,41 0,30 0,05 0,31

Proportion

Zones

Habitat

0,30 0,27 0,25 0,27 0,46 0,21 0,23 -0,06 0,06 -0,15 -0,18 0,03 -0,07 0,01 -0,10

Dis

tan

ce

Distance

préfecture

temps

-0,37 -0,31 -0,32 -0,40 -0,43 -0,33 -0,26 -0,13 -0,22 -0,10 -0,06 -0,28 -0,12 -0,05 -0,04

Distance

préfecture

mètres

-0,40 -0,33 -0,35 -0,42 -0,45 -0,36 -0,27 -0,08 -0,21 -0,07 -0,03 -0,28 -0,10 -0,07 -0,01

Distance

Part Dieu

temps

-0,36 -0,30 -0,31 -0,39 -0,43 -0,33 -0,26 -0,13 -0,22 -0,10 -0,07 -0,28 -0,12 -0,06 -0,05

Distance

Part Dieu

mètres

-0,37 -0,31 -0,33 -0,39 -0,42 -0,33 -0,26 -0,08 -0,19 -0,06 -0,03 -0,25 -0,10 -0,08 -0,03

BU

S

Nb arrêts

bus 0,23 0,23 0,21 0,36 0,28 0,25 0,15 0,22 0,29 0,30 0,22 0,41 0,20 0,06 0,11

Nb lignes

bus 0,41 0,38 0,32 0,38 0,39 0,33 0,27 0,05 0,16 0,06 0,03 0,26 0,12 0,16 0,02

Nb arrêts 10

minutes 0,48 0,38 0,43 0,47 0,47 0,41 0,27 -0,08 0,12 -0,05 -0,08 0,23 0,02 0,08 -0,07

Nb lignes 10

minutes 0,48 0,37 0,43 0,47 0,46 0,41 0,26 -0,09 0,11 -0,06 -0,09 0,22 0,01 0,08 -0,08

Nb arrêts 20

minutes 0,37 0,31 0,33 0,40 0,42 0,33 0,21 -0,03 0,17 0,00 -0,03 0,24 0,04 0,05 -0,02

Nb lignes 20

minutes 0,35 0,29 0,31 0,38 0,41 0,32 0,20 -0,04 0,16 0,00 -0,03 0,23 0,03 0,04 -0,01

Nb arrêts 30

minutes 0,33 0,28 0,28 0,37 0,41 0,30 0,23 0,10 0,22 0,09 0,05 0,27 0,10 0,03 0,04

Nb lignes 30

minutes 0,31 0,27 0,26 0,35 0,39 0,29 0,22 0,12 0,23 0,11 0,07 0,27 0,11 0,03 0,05

Nb arrêts

300 mètres 0,19 0,18 0,18 0,33 0,25 0,22 0,13 0,23 0,28 0,30 0,23 0,40 0,19 0,02 0,13

Nb lignes

300 mètres 0,34 0,32 0,27 0,38 0,35 0,29 0,22 0,13 0,21 0,18 0,13 0,34 0,16 0,14 0,06

Nb arrêts

500 mètres 0,37 0,36 0,33 0,43 0,35 0,40 0,21 0,17 0,24 0,25 0,19 0,42 0,20 0,01 0,08

Nb lignes

500 mètres 0,52 0,50 0,44 0,47 0,42 0,50 0,28 0,06 0,15 0,12 0,08 0,34 0,17 0,11 0,02

Nb arrêts

1000 mètres 0,56 0,46 0,51 0,51 0,49 0,51 0,31 -0,04 0,12 0,01 -0,02 0,28 0,09 0,08 -0,07

Nb lignes

1000 mètres 0,62 0,51 0,57 0,53 0,51 0,52 0,34 -0,09 0,07 -0,06 -0,07 0,23 0,08 0,15 -0,09


Page | 112

ME

TR

OS

Nb station

métros 0,33 0,30 0,36 0,31 0,29 0,27 0,18 -0,04 0,04 0,02 -0,01 0,14 0,07 0,23 -0,01

à 10 minutes 0,45 0,34 0,41 0,44 0,42 0,39 0,24 -0,08 0,11 -0,05 -0,08 0,21 0,01 0,09 -0,07

à 20 minutes 0,29 0,26 0,26 0,34 0,37 0,28 0,17 -0,05 0,16 0,00 -0,03 0,21 0,03 0,03 0,00

à 30 minutes 0,29 0,25 0,24 0,32 0,36 0,27 0,22 0,16 0,23 0,13 0,10 0,27 0,12 0,02 0,07

à 300 mètres 0,37 0,33 0,38 0,33 0,33 0,34 0,21 -0,04 0,06 0,02 -0,01 0,15 0,07 0,20 -0,01

à 500 mètres 0,31 0,28 0,30 0,29 0,31 0,31 0,19 -0,03 0,08 -0,01 -0,03 0,12 0,04 0,15 -0,03

à 1000

mètres 0,56 0,44 0,55 0,48 0,43 0,45 0,30 -0,08 0,05 -0,05 -0,05 0,21 0,05 0,18 -0,08

GA

RE

S

Nb Gares 0,08 0,02 -0,02 0,05 0,03 0,03 0,09 0,19 0,09 0,10 0,12 0,07 0,17 0,06 0,17

à 10 minutes 0,45 0,33 0,37 0,42 0,45 0,36 0,24 -0,09 0,06 -0,07 -0,12 0,20 0,04 0,06 -0,07

à 15 minutes 0,39 0,30 0,33 0,42 0,43 0,32 0,22 -0,07 0,11 -0,06 -0,11 0,21 0,00 0,07 -0,07

à 20 minutes 0,38 0,31 0,33 0,42 0,41 0,33 0,21 -0,03 0,16 -0,02 -0,06 0,24 0,02 0,07 -0,04

à 30 minutes 0,41 0,32 0,35 0,43 0,45 0,36 0,24 0,03 0,17 0,02 -0,03 0,26 0,05 0,05 -0,03

Au

to

Vol d'oiseau

auto -0,23 -0,21 -0,17 -0,25 -0,31 -0,20 -0,19 -0,17 -0,22 -0,16 -0,12 -0,23 -0,18 -0,05 -0,08

Distance

autoroute -0,24 -0,22 -0,17 -0,25 -0,31 -0,20 -0,19 -0,17 -0,23 -0,16 -0,12 -0,23 -0,18 -0,05 -0,08

Vol d'oiseau

réseau

primaire

-0,20 -0,16 -0,19 -0,15 -0,22 -0,12 -0,16 -0,02 -0,03 0,03 0,04 -0,03 0,01 -0,06 0,04

Distance

réseau

primaire

-0,20 -0,16 -0,19 -0,15 -0,22 -0,12 -0,16 -0,02 -0,03 0,03 0,04 -0,03 0,02 -0,06 0,04

EC

H

Nb

échangeurs 0,01 0,02 -0,01 0,07 -0,03 0,03 0,00 0,16 0,23 0,29 0,24 0,26 0,21 0,06 0,15

à 10 minutes 0,46 0,39 0,42 0,45 0,46 0,38 0,28 -0,06 0,16 -0,02 -0,05 0,25 0,07 0,09 -0,04

à 15 minutes 0,41 0,33 0,35 0,41 0,43 0,36 0,24 -0,05 0,16 0,02 -0,04 0,24 0,06 0,06 -0,02

à 20 minutes 0,35 0,31 0,32 0,38 0,41 0,32 0,22 -0,01 0,19 0,04 -0,01 0,24 0,08 0,06 0,02

à 30 minutes 0,33 0,30 0,29 0,36 0,41 0,30 0,24 0,09 0,23 0,10 0,06 0,27 0,14 0,04 0,05

Prix

immobilier 0,22 0,17 0,22 0,21 0,22 0,19 0,17 0,11 0,11 0,06 0,06 0,07 0,01 0,06 0,00

Surface -0,21 -0,20 -0,18 -0,21 -0,31 -0,18 -0,13 0,10 -0,07 0,06 0,09 -0,10 0,09 0,00 0,04


Page | 113

Annexe 5 : Distributions des secteurs

Groupe 1


Page | 114


Page | 115


Page | 116

Groupe 2


Page | 117


Page | 118


Page | 119

Groupe 3


Page | 120


Page | 121

Annexe 6 : Résultats des estimations économétriques

GROUPE 1

Commerce de détail, réparation (J2)


(Intercept) 7.437e-01 2.347e-01 3.170 0.001527 **

G1 5.616e-03 1.012e-04 55.469 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes 4.229e-07 1.070e-07 3.953 7.71e-05 ***

Population accessible à 30minutes 4.976e-07 1.211e-07 4.108 3.99e-05 ***

Distance préfecture en temps 1.198e-02 5.312e-03 2.256 0.024098 *

Emploi SIRNE -1.079e-05 3.162e-06 -3.412 0.000646 ***

Nombre de lignes de bus -2.043e-03 2.808e-03 -0.728 0.466858


Secteur des activités immobilières (EM)


(Intercept) 2.018e+00 5.467e-01 3.691 0.000224 ***

G1 4.778e-03 1.536e-04 31.101 <2e-16 ***



Population accessible à 30minutes -9.186e-07 2.799e-07 -3.281 0.001033 **


Emploi SIRNE 2.688e-05 4.719e-06 5.696 1.22e-08 ***

Nombre de lignes de bus -4.860e-02 6.146e-03 -7.906 2.65e-15 ***



Page | 122

Secteur des services aux entreprises (EN)


(Intercept) 4.615e+00 2.230e-01 20.699 <2e-16 ***

G1EN 3.600e-03 9.302e-05 38.702 <2e-16 ***


Population accessible à 10 minutes -8.485e-07 1.019e-07 -8.324 <2e-16 ***



Emploi SIRNE 5.732e-05 1.956e-06 29.303 <2e-16 ***

Nombre de lignes de bus -1.997e-02 2.681e-03 -7.451 9.28e-14 ***


Secteur de l’éducation, santé, action sociale (EQ)


(Intercept) 1.528e+00 2.217e-01 6.894 5.42e-12 ***

G1 3.160e-03 9.712e-05 32.536 <2e-16 ***



Population accessible à 30minutes 1.514e-07 1.139e-07 1.330 0.1835

Distance préfecture en temps -9.969e-03 5.075e-03 -1.964 0.0495 *

Emploi SIRNE -9.892e-06 3.992e-06 -2.478 0.0132 *

Nombre de lignes de bus 2.514e-03 2.853e-03 0.881 0.3782


Industries des biens de consommation (EC)


(Intercept) 9.866e-01 5.365e-01 1.839 0.06591 .

G1 4.576e-03 1.701e-04 26.908 <2e-16 ***

Population de l'iris (x100) 1.198e-02 2.321e-03 5.161 2.46e-07 ***


Population accessible à 30minutes -1.880e-07 2.770e-07 -0.679 0.49735

Distance préfecture en temps -3.293e-02 1.239e-02 -2.658 0.00785 **

Emploi SIRNE -1.650e-05 6.838e-06 -2.413 0.01584 *

Nombre de lignes de bus -1.802e-02 6.141e-03 -2.934 0.00334 **



Page | 123

secteur des industries agricoles et alimentaires (EB)


(Intercept) -1.053e+00 5.508e-01 -1.912 0.0559 .

G1EB 3.347e-03 2.455e-04 13.631 <2e-16 ***



Population accessible à 30minutes 2.899e-07 2.826e-07 1.026 0.3050

Distance préfecture en temps 1.617e-02 1.241e-02 1.303 0.1924

Emploi SIRNE -2.661e-05 1.283e-05 -2.075 0.0380 *

Nombre de lignes de bus 1.038e-03 8.149e-03 0.127 0.8987

Prix immobilier (x100) 1.761e-02 7.127e-03 2.470 0.0135 *

GROUPE 2

Secteur de la construction (EH)


(Intercept) 1.039e+00 4.312e-02 24.099 <2e-16 ***

G2 1.090e-02 4.868e-04 22.399 <2e-16 ***


Proportion de zones d'activités 4.053e-01 9.262e-02 4.376 1.21e-05 ***


Emploi SIRNE -7.978e-05 1.285e-05 -6.207 5.40e-10 ***

Prix immobilier (x100) 7.946e-03 2.660e-03 2.987 0.00282 **

Secteur commerce et réparation automobile (J1)


(Intercept) 6.494e-02 7.624e-02 0.852 0.394314

G2 1.073e-02 5.474e-04 19.596 <2e-16 ***



Distance préfecture en temps -6.341e-03 1.872e-03 -3.387 0.000706 ***

Emploi SIRNE -8.986e-06 1.223e-05 -0.735 0.462451



Page | 124

Secteur industries des biens d’équipement (EE)


(Intercept) -8.954e-01 8.972e-02 -9.980 <2e-16 ***

G2 1.426e-02 5.529e-04 25.785 <2e-16 ***




Emploi SIRNE 1.621e-05 1.174e-05 1.381 0.167415


Secteur industries des biens intermédiaires (EF)


(Intercept) -0.6373308 0.0790436 -8.063 7.44e-16 ***

G2 0.0155348 0.0005735 27.087 <2e-16 ***

Population de l'iris (x100) 0.0203557 0.0019731 10.316 <2e-16 ***

Proportion de zones d'activités 1.6194792 0.1159957 13.962 <2e-16 ***

Distance préfecture en temps 0.0191586 0.0018278 10.482 <2e-16 ***

Emploi SIRNE -0.0000138 0.0000136 -1.014 0.310

Prix immobilier (x100) 0.0258230 0.0040841 6.323 2.57e-10 ***

Secteur commerce de gros intermédiaires J2


(Intercept) 1.666e+00 4.553e-02 36.60 <2e-16 ***

G2 1.602e-02 3.726e-04 42.99 <2e-16 ***


Proportion de zones d'activités 8.089e-01 7.448e-02 10.86 <2e-16 ***


Emploi SIRNE 7.877e-05 2.985e-06 26.39 <2e-16 ***

Prix immobilier (x100) -2.017e-03 2.522e-03 -0.80 0.424


Page | 125

Secteur transports (EK)


(Intercept) 3.080e-01 6.668e-02 4.618 3.87e-06 ***

G2 9.784e-03 4.609e-04 21.229 <2e-16 ***




Emploi SIRNE 4.706e-05 6.664e-06 7.062 1.64e-12 ***

Prix immobilier (x100) -5.420e-03 4.018e-03 -1.349 0.177

GROUPE 3

Secteur énergie (EG)


(Intercept) -3.656e+00 3.543e-01 -10.318 <2e-16 ***

G2 8.296e-03 2.671e-03 3.106 0.00189 **

Population de l'iris (x100) 1.630e-02 8.741e-03 1.864 0.06226 .

Proportion de zones d'activités -2.001e+00 1.171e+00 -1.710 0.08735 .


Emploi SIRNE 1.071e-04 2.278e-05 4.700 2.61e-06 ***


Industrie automobile (ED)


(Intercept) -4.248e+00 4.305e-01 -9.867 <2e-16 ***

G2 1.178e-02 3.158e-03 3.730 0.000192 ***

Population de l'iris (x100) 3.235e-02 1.034e-02 3.130 0.001745 **

Proportion de zones d'activités 2.310e+00 6.124e-01 3.771 0.000162 ***

Distance préfecture en temps 2.474e-02 9.753e-03 2.536 0.011209 *

Emploi SIRNE -6.623e-05 1.078e-04 -0.615 0.538853



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Table des illustrations

Liste de tableaux :

Tableau 1 : Nombre d’établissement dans les secteurs ........................................................................................ 57

Tableau 2 : Nombre d’emploi dans les secteurs .................................................................................................... 58

Tableau 3 : Répartition des établissements selon la tranche d’effectif salarié ..................................................... 59

Tableau 4 : Répartition des établissements selon la taille .................................................................................... 61

Tableau 5 : Emploi par secteur selon la taille des établissements ........................................................................ 62

Tableau 6 : Sectorisation : réparation des établissements selon la taille.............................................................. 64

Tableau 7 : Sectorisation : répartition des établissements selon la part d’emploi ................................................ 65

Tableau 8 : Matrice des corrélations des secteurs ................................................................................................ 66

Tableau 9 : Corrélation entre les variables « bus » et la distance ......................................................................... 72

Tableau 10 : Corrélations entre les échangeurs, la distance à la préfecture et les arrêts de bus ......................... 73

Tableau 11 : Signes attendus pour les variables explicatives du groupe 1 ............................................................ 74

Tableau 12 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur services aux particuliers (résultat 1) ..... 75

Tableau 13 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur services aux particuliers (résultat 2) ..... 76

Tableau 14 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce de détail, réparation ............. 77

Tableau 15 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des activités immobilières ...................... 78

Tableau 16 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des services aux entreprises ................... 79

Tableau 17 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de l’éducation, santé, action sociale ...... 80

Tableau 18 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des industries des biens de consommation

.............................................................................................................................................................................. 81

Tableau 19 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des industries agricoles et alimentaires . 82

Tableau 20 : Tableau des signes attendus pour le groupe 2 ................................................................................. 85

Tableau 21 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de la construction ................................... 86

Tableau 22 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce et réparation automobile ..... 87

Tableau 23 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industries des biens d’équipement ......... 87

Tableau 24 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industries des biens intermédiaires ........ 88

Tableau 25 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur commerce de gros intermédiaires .......... 88

Tableau 26 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur des transports ........................................ 89

Tableau 27 : Tableau des signes attendus pour le groupe 3 ................................................................................. 90

Tableau 28 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur de l’énergie ............................................. 91

Tableau 29 : Résultats de l’estimation économétrique pour le secteur industrie automobile .............................. 91


Page | 127

Liste des graphiques :

Graphique 1 : Répartition des secteurs ----------------------------------------------------------------------------------------------- 57

Graphique 2 : Répartition des emplois selon les secteurs ------------------------------------------------------------------------ 58

Graphique 3 : Répartition des établissements selon la tranche d’effectif salarié ------------------------------------------ 60

Graphique 4 : Répartition des établissements selon la taille -------------------------------------------------------------------- 61

Graphique 5 : Emploi par secteur selon la taille des établissements ---------------------------------------------------------- 62

Graphique 6 : Sectorisation : réparation des établissements selon la taille ------------------------------------------------- 64

Graphique 7 : Sectorisation : répartition des établissements selon la part d’emploi ------------------------------------- 65

Liste des figures :

Figure 1 : Localisation de trois produits dans le cadre de la rente de Von Thünen ................................................. 9

Figure 2 : Configuration d’équilibre possible ......................................................................................................... 21

Figure 3 : Les déterminants d’une localisation ...................................................................................................... 23

Figure 4 : Facteurs et raisons principales de localisation ...................................................................................... 24

Figure 5 : Les composantes principales des services et des commerces ............................................................... 37


Page | 128

Table des matières

Sommaire ___________________________________________________________ 1

Fiche bibliographique _________________________________________________ 2

Publication data form __________________________________________________ 3

Remerciements _______________________________________________________ 4

Introduction __________________________________________________________ 5

Méthodologie Générale ________________________________________________ 6

Partie 1. La localisation des activités économiques _________________________ 7

1.1 Les théories de la localisation des firmes ___________________________ 7

1.1.1 Les paradigmes de Ponsard __________________________________________________ 7

1.1.1.1 Von Thünen et la localisation des activités agricoles __________________________ 8

1.1.1.2 Alfred Weber et la localisation industrielle _________________________________ 10

1.1.1.3 Hotelling ____________________________________________________________ 11

1.1.1.4 La théorie des lieux centraux de Christaller et de Lösch ______________________ 12

1.1.2 Les modèles d’économie urbaine ____________________________________________ 14

1.1.3 Les modèles d’économie géographique _______________________________________ 15

1.1.3.1 Economies d’agglomérations et externalités _______________________________ 15

1.1.3.2 Les modèles avec externalités ___________________________________________ 17

1.1.4 Conclusion sur les théories de la localisation ___________________________________ 22

1.2 Les facteurs de localisation des activités économiques _______________ 23

1.2.1 Les facteurs de localisation des industries _____________________________________ 25

1.2.1.1 Les facteurs qui caractérisent les établissements____________________________ 25

a ) La branches d’activité de l’établissement et le cycle de vie du produit ____________ 25

b ) La taille de l’établissement _______________________________________________ 25

c ) La fonction de l’établissement ____________________________________________ 26

d ) La nature de l’opération de localisation ____________________________________ 26

e ) Le niveau de présence géographique des entreprises _________________________ 26

1.2.1.2 Les facteurs qui caractérisent les territoires ________________________________ 27

a ) Le cadre général _______________________________________________________ 28

b ) Les facteurs de production _______________________________________________ 29

c ) L’environnement économique, humain et politique. __________________________ 32

1.2.2 Les facteurs de localisation des services et des commerces _______________________ 36


Page | 129

1.2.2.1 Les composantes principales des services _________________________________ 37

a ) La nature de la relation de service _________________________________________ 37

b ) La nature du prestataire et de l’usager _____________________________________ 39

1.2.2.2 Caractéristiques des entreprises et des établissements ______________________ 39

a ) L’activité de l’établissement et le cycle de vie du produit ______________________ 39

b ) La taille de l’établissement _______________________________________________ 39

c ) La fonction de l’établissement ____________________________________________ 40

d ) La nature de l’opération de localisation ____________________________________ 40

1.2.2.3 Les caractéristiques des territoires _______________________________________ 41

a ) Le cadre général _______________________________________________________ 41

b ) Les facteurs de production _______________________________________________ 43

c ) L’environnement économique, humain et politique ___________________________ 44

1.2.3 Conclusion sur les facteurs de localisation _____________________________________ 46

1.3 Conclusion de la première partie _________________________________ 48

Partie 2. Application au cas lyonnais ___________________________________ 50

2.1 Méthodologie et données disponibles ____________________________ 50

2.1.1 Méthodologie ___________________________________________________________ 50

2.1.2 Les données disponibles ___________________________________________________ 51

2.1.2.1 Caractéristiques des établissements ______________________________________ 51

2.1.2.2 Les caractéristiques des Iris _____________________________________________ 53

a ) Les données sur les accessibilités__________________________________________ 53

b ) Le prix de l’immobilier __________________________________________________ 53

c ) Les autres données qui décrivent les Iris ____________________________________ 54

2.2 Présentation des secteurs et sectorisation _________________________ 55

2.2.1 Présentation des secteurs __________________________________________________ 55

2.2.1.1 Répartition des établissements en secteurs ________________________________ 56

2.2.1.2 Répartition des secteurs selon la taille ____________________________________ 59

2.2.1.3 Répartition des secteurs selon la part d’emploi _____________________________ 62

2.2.2 Séparation des secteurs selon les caractéristiques des établissements ______________ 63

2.2.2.1 Séparation selon la taille _______________________________________________ 63

2.2.2.2 Regroupement des secteurs ____________________________________________ 66

2.3 Estimation économétrique ______________________________________ 68

2.3.1 Présentation du modèle économétrique ______________________________________ 68

2.3.2 Choix des variables explicatives et résultats des estimations pour le GROUPE 1 _______ 68

2.3.2.1 Choix des variables explicatives _________________________________________ 69

a ) La proximité à la population ______________________________________________ 69


Page | 130

b ) Les économies d’agglomérations __________________________________________ 69

c ) Le Prix de l’immobilier __________________________________________________ 70

d ) L’accessibilité _________________________________________________________ 70

e ) La main-d’œuvre _______________________________________________________ 73

f ) Le cadre de vie _________________________________________________________ 73

2.3.2.2 Résultats des estimations ______________________________________________ 74

a ) Estimation pour le secteur des services aux particuliers (EP) ____________________ 74

b ) Estimation pour le secteur du commerce de détail, réparation (J3) ______________ 77

c ) Estimation pour le secteur des activités immobilières (EM) _____________________ 78

d ) Estimation pour le secteur des services aux entreprises (EN) ___________________ 79

e ) Estimation pour le secteur de l’éducation, santé, action sociale (EQ) _____________ 80

f ) Estimation pour le secteur des industries des biens de consommation (EC) ________ 81

g ) Estimation pour le secteur des industries agricoles et alimentaires (EB) ___________ 82



a ) La main-d’œuvre _______________________________________________________ 83

b ) Les économies d’agglomération __________________________________________ 83

c ) Le marché ____________________________________________________________ 84

d ) L’accessibilité _________________________________________________________ 84

e ) L’immobilier __________________________________________________________ 85


a ) Estimation pour le secteur de la construction (EH) ____________________________ 86

b ) Estimation pour le secteur commerce et réparation automobile (J1) _____________ 87

c ) Estimation pour le secteur industries des biens d’équipement (EE) ______________ 87

d ) Estimation pour le secteur industries des biens intermédiaires (EF) ______________ 88

e ) Estimation pour le secteur commerce de gros intermédiaires (J2) _______________ 88

f ) Estimation pour le secteur transports (EK) ___________________________________ 89




a ) Estimation pour le secteur énergie (EG) ____________________________________ 91

b ) Estimation pour le secteur industrie automobile (ED) _________________________ 91

2.4 Conclusion de la deuxième partie ________________________________ 93

Conclusion Générale __________________________________________________ 94

Bibliographie ________________________________________________________ 96

Annexes ____________________________________________________________ 98


Page | 131

Annexe 1 : Principales raisons de localisation citées par les entreprises _______ 99

Annexe 2 : NES 16 _________________________________________________ 100

Annexe 3 : Définitions des secteurs ___________________________________ 103

Annexe 4 : Matrice des corrélations secteurs- variables ___________________ 110

Annexe 5 : Distributions des secteurs _________________________________ 113

Annexe 6 : Résultats des estimations économétriques ____________________ 121

Table des illustrations ________________________________________________ 126

Table des matières __________________________________________________ 128

Documents

Les facteurs de localisation des activités économiques ...simbad.laet.science/documents/Memoires/Bouvard2008.pdf · 1.2 Les facteurs de localisation des activités économiques