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Le cadre de comptabilité de la croissance utilisé pour mettre en lumière les différents déterminants de la croissance économique met l'accent sur les changements touchant le travail, le capital, les matières intermédiaires et ce que l'on appelle habituellement la productivité multifactorielle (PMF), qui correspond à un résidu inexpliqué. La PMF est souvent attribuée à des entrées non mesurées, comme l'expérience de gestion et la capacité d'innovation, ou encore à des externalités produites par l'environnement, qu'il s'agisse de connaissances librement accessibles, de l'infrastructure sociale de l'économie ou des structures économiques sous-jacentes.

Les économies d'agglomération (localisation) de Marshall entrent dans cette dernière catégorie. Elles incluent les avantages que procure une composition de la main-d'œuvre appariée aux besoins des entreprises, la présence d'autres entreprises qui sont en mesure de fournir des entrées spécialisées, et l'information provenant d'autres entreprises de la même industrie qui peut servir à réduire les coûts et à améliorer la qualité des produits. Dans tous les cas, la distance  — c'est-à-dire ici la proximité de travailleurs, de fournisseurs ou de sources d'information  — est considérée comme étant un facteur qui apporte des avantages au chapitre des coûts.

Mesurer l'incidence de ces externalités n'est pas chose facile. De nombreuses études antérieures ont souffert de l'utilisation de données agrégées et de piètres substituts pour l'agglomération. Dans le but de résoudre ces problèmes, la présente étude fait appel à une base de microdonnées détaillées sur les établissements et les entreprises du secteur canadien de la fabrication, qui permet de mesurer à la fois la productivité et les caractéristiques connexes des entités de production. Cette base de données englobe à peu près toute la population pertinente  — ce qui a pour effet de réduire le biais d'échantillonnage associé à des bases de données moins complètes  —, et ce, sur une période de 10 ans.

Les établissements peuvent être situés avec précision au moyen de codes géographiques constants et faire l'objet d'un suivi au fil du temps. De cette manière, nous pouvons examiner à la fois les différences entre établissements à un moment donné et, plus important encore, la manière dont l'évolution des caractéristiques urbaines au fil du temps a influé sur la productivité. Cet examen des changements survenus au fil du temps nous permet d'étudier la question de savoir si la croissance récente des économies urbaines et les changements relatifs à la structure industrielle ont donné lieu à leur tour à des changements touchant la productivité. Cet examen nous permet également d'étudier si les résultats transversaux simples obtenus peuvent être le fait d'un biais d'échantillonnage  — autrement dit, la productivité plus élevée des entreprises et des établissements situés dans certaines régions serait due peut-être à des caractéristiques particulières de ces entreprises (effets fixes), par opposition aux caractéristiques de certaines économies urbaines qui génèrent des économies d'agglomération.

Dans la présente étude, la base de microdonnées est mise en relation avec deux autres sources de données. D'abord, les données de recensement fournissent des renseignements sur la répartition par professions de la population active dans les régions urbaines, le but étant de vérifier dans quelle mesure la concordance de cette répartition avec les besoins des entreprises situées dans ces régions est associée à la PMF. Des données des entrées-sorties sont utilisées afin de décrire la nature des liens importants pour différentes industries, puis on fait appel aux microdonnées en vue d'examiner la question de savoir si les fournisseurs importants des industries selon les tableaux des entrées-sorties sont situés à proximité de chaque établissement et si l'influence connexe sur la PMF de l'établissement peut donner à penser que les liens avec les fournisseurs au niveau urbain contribuent à la PMF. Enfin, le nombre d'établissements d'une même industrie qui sont situés à proximité sert à déterminer s'il y a des externalités intra-industrie, du fait de transferts de connaissances, peu importe la forme que prennent ces transferts  — employés qui passent d'un établissement à un autre, contacts officiels ou informels, etc.

Selon les résultats de notre étude, les trois sources d'économies d'agglomération sont importantes. Au niveau agrégé, nos résultats indiquent que la productivité des établissements est influencée de façon significative par la répartition des travailleurs par profession, de même que par la densité du réseau acheteurs-fournisseurs et par le nombre d'établissements appartenant à la même industrie dans la région où sont situés les établissements. Empiriquement parlant, c'est l'appariement au niveau de la répartition par professions qui exerce l'effet le plus marqué. Ces résultats étayent et enrichissent des constatations antérieures faites à la suite d'enquêtes transversales aux États-Unis (Rigby et Essletzbichler, 2002) et au Canada (Baldwin et coll., 2007).

Dans la foulée de Rosenthal et Strange (2001, 2003) ainsi que de Henderson (2003), nous étudions l'étendue géographique des avantages découlant de la co-localisation d'établissements. Comme ceux de Rosenthal et Strange (2003), nos résultats indiquent que les avantages de la co-localisation d'établissements d'une même industrie s'atténuent rapidement en proportion de la distance.

Nos résultats laissent également penser que les économies d'agglomération urbaine sous l'angle de l'offre de main-d'œuvre, des fournisseurs spécialisés et des externalités de connaissances sont largement répandues parmi toutes les industries, quoique leur ampleur et leur degré de signification statistique varient selon l'industrie.

Visionnez la publication Économies d'agglomération : estimations de panel de microdonnées du secteur canadien de la fabrication en format PDF.