La dynamique économique régionale en Tunisie. Analyse structurelle-résiduelle

Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 La dynamique économique régionale en Tunisie Analyse structurelle-résiduelle Regional economic dynamics inTunisia Shift-Share-Analysis Amor BELHEDI Professeur, Département de Géographie Faculté des Sciences Humaines & Sociales Université de Tunis (Tunisie) Résumé : La dynamique régionale s'exprime à travers l'évolution quantitative et la modification structurelle des agrégats économiques, de l'emploi ou de la population occupée régionale. Dans un premier temps, on mesure la dynamique spatiale des différentes activités économiques entre 1984 et 1994 pour aborder ensuite l’analyse structurelle-résiduelle (ShiftShare Analysis) de la population active occupée entre les deux derniers recensements 1984 et 1994 de manière à décomposer l’évolution globale d'une région donnée, en trois composantes : celle due à la structure économique initiale de la région considérée, celle qui relève plutôt de l'évolution économique générale du pays et celle qui est propre plutôt à la région même et reviendrait à des facteurs qui lui sont spécifiques. L’analyse montre, à des nuances près, l’important clivage structurel, appelé d’ailleurs à s’accentuer encore davantage dans le cadre de la mondialisation, entre une Tunisie littorale dynamique et qui dispose d’une structure propice et un intérieur qui l’est moins avec une structure moins favorable aussi. Mots-clefs : Tunisie, dynamique économique régionale, analyse structurelle-résiduelle, shift and share, Régression. emploi, population occupée Summary : Regional dynamics is expressed through the quantitative evolution and the structural modification of the economic aggregates (indicators), employment or regional occupied population. This paper measures the spatial dynamics of the various economic activities between 1984 and 1994 Shift-Share-Analysis of the working population between the last two censuses 1984 and 1994 breaks up the total evolution of a given area, in three components: one due to the initial economic structure of the considered area, one concerns rather the general economic evolution of the country and one which is more specific to the given area and would return to specific factors. Besides the analysis shows, except for some cases, significant structural contents that are expected to increase within the context of globalization, between a dynamic littoral Tunisia which has a favourable structure and an interior having one less favourable structure too. Keywords: Tunisia, regional economic dynamics, shift and share analysis, regression, employment, labour force 1 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Introduction La dynamique régionale s'exprime, entre autres, par le développement quantitatif des activités, l’évolution qualitative de leur contenu et la modification de la structure économique interne des régions en fonction de plusieurs facteurs, à la fois, endogènes et exogènes. Elle peut être mesurée par l'évolution quantitative et sectorielle de l'emploi régional, de la population occupée régionale et/ou des autres paramètres socio-économiques comme la production, la valeur ajoutée, l’exportation ou le revenu… Plusieurs méthodes peuvent être mobilisées pour analyser la dynamique économique régionale mais on se limitera dans ce travail à l’analyse structurelle-résiduelle (Shift-Share Analysis) de Creamer et Bernstein, outil devenu classique maintenant pour les géographes (Aydalot Ph, 1985, p 273 ; Fisher A, 1973 ; De Brabander G et al 1992; Merenne-Schoumaker B, 2002). Cette méthode permet de dégager, au niveau de chaque branche d’activité, la croissance relative de chaque région par rapport à la croissance nationale et de déterminer la part due à la structure régionale originelle favorable et celle due aux avantages de localisation (Mérenne-Schoumaker B, 2002, p 28). Deux problèmes sont à signaler pour pouvoir mener une analyse fine et approfondie . D’abord, les données relatives à l’emploi sont plutôt rares et partielles en Tunisie, elles se limitent à certaines activités, se trouvent relevées par des enquêtes partielles (le cas des enquêtes Population-Emploi menées par l’INS) ou se limitent aux entreprises de plus de dix salariés (le cas du Fichier des Entreprises Non Agricoles). Pour cette raison, on s’appuiera ici sur les données relatives à la population occupée, relevées par les deux derniers recensements de 1984 et 1994 qui sont considérés comme les sources les plus fiables tant au niveau global que spatial. Le dernier recensement de 2004 n’est pas encore exploité et seules les données générales ont été publiées. Le second problème concernele découpage spatial utilisé. Il serait très intéressant d’adopter un découpage très fin au niveau des délégations pour pouvoir mener une analyse plus nuancée et mieux voir les effets d’agrégation. Seulement, les données relatives à la population occupée (encore plus pour l’emploi) ne sont malheureusement pas disponibles à l’échelle des délégations qui représente le niveau local. Pour cette raison, on adoptera tout au long de cette analyse, le découpage du pays en gouvernorats qui constituent le niveau régional. On examinera rapidement la méthode de l’analyse structurelle-résiduelle avant de l’appliquer au cas tunisien et procéder à son examen critique dans un troisième point. 1 La méthode Structurelle-Résiduelle : Principe et formulation 1.1– Le principe La méthode MSR repose sur le principe que l’évolution régionale est une combinaison d’une double structure (régionale et sectorielle) et d’un résidu, obtenu par différence, lié aux facteurs propres de chaque région. La dynamique économique d’une région donnée i peut être décomposée en trois composantes différentes : a - La composante régionale (CR) qui représente la part théorique enregistrée dans une région i au cours d’une période (t - t’) si l’activité régionale (emploi ou population occupée) avait évolué au rythme national. Une région donnée i se trouve, d’une manière ou d’une autre, influencée par la dynamique économique globale du pays. La CS exprime la force d'inertie qui fait que l'emploi additionnel national entre t et t’ se répartit 2 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 proportionnellement au poids initial de chaque région. L'écart observé entre la croissance réelle et théorique d’une région est l’effet des deux autres composantes: la composante structurelle et la composante locale, elles forment réunies la Part Nette d’Emploi (PNE), c’est le Net Employment Shift ( NES) : b - La composante structurelle (CS) qui exprime l’effet d’une structure initiale efficiente en un lieu donné i et au temps t, (Proportionality Shift). La dynamique régionale globale est souvent fonction de la structure économique initiale, une région qui dispose d’une structure initiale favorable, avec une forte proportion d'activités dynamiques, verrait sa croissance globale augmenter par rapport à d’autres autres régions dotées de structures moins favorables. c – La composante locale (CL) qui exprime l’effet des facteurs locaux propres à chaque région. Ces facteurs sont liés à la localisation et à la topologie, à l’histoire et aux traditions, aux ressources matérielles, techniques et logistiques, aux potentialités humaines, culturelles ou économiques. La CL est déterminée par soustraction, elle est égale à la différence entre la CR et la CS, (Differential Shif). 1.2– La formulation a- Composante régionale et part nette d’emploi La croissance régionale réelle (Er’ - Er) est la somme de la composante régionale (CR) et la Part Nette d'Emploi, PNE (Net Employment Shift, NES) : Er' – Er = CR + PNE avec Er' et Er : Emploi régional en t et t'. La Composante Régionale (CR) s’écrit: CR = Er ((E' - E)/E) avec Er : Emploi régional en t, E et E' : Emploi national en t et t'. La Part Nette d'Emploi (PNE) exprime la différence entre la croissance enregistrée entre t et t’ et la croissance théorique dans une région donnée. Une PNE positive exprime une dynamique régionale plus rapide que le rythme national tandis qu'une valeur négative reflète plutôt un rythme régional moins soutenu. Elle s’écrit : PNE = C.R. R - C.R.T avec CRR et CRT : Croissance régionale réelle et théorique PNE = (Er’ – Er) CR PNE = (Er' - Er) - Er((E' - E)/E). En développant la formule, on obtient la relation suivante PNE = Er' - Er (E'/E) avec Er, Er' : Emploi total régional en t et t'. E, E' : Emploi total en t et t'. b- Composantes structurelle et composante locale La PNE se subdivise, à son tour, en deux : une composante structurelle (CS) et une composante locale (CL) : PNE = CS + CS. - La composante structurelle s’écrit CS = [Σi ((Ej’/Ej)/Ei) – (E’/E)]Eij avec Ej, Ej': Emploi national de l'activité j en t et t'. E, E': Emploi national en t et t. Erj : Emploi régional dans l'activité j en t. Σi : Somme des régions i. - La composante locale s'écrit: CL = Σi( Erj' - Eri (Ej'/Ej)) avec Erj, Erj' : Emploi régional dans l'activité j en t et t'. Ej', Ej: Emploi dans l'activité j en t et t'. Σi = Somme des régions i. 3 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 2 Application de la MSR à la Tunisie Les données ne sont pas ventilées par branche en 1994 contrairement à 1984 ce qui nous a obligé à nous limiter aux principaux secteurs d'activité économique (INS, 1984, 1994): l'agriculture, la forêt et la pêche (AFP), l'industrie manufacturière (IMA), les mines et l'énergie (ME), le BTP, les services (Commerce, banques, transports, conseils et réparation), l'administration et les services socio-collectifs comme l’éducation, la santé ou la culture… (ASSC). L'analyse de la population occupée entre 1984 et 1994 montre qu’elle s'est accrue de 29,9% grâce aux services en particulier, l'administration et les services socio-collectifs (santé, éducation, culture...) en général dont les taux ont été de 80% et 41% alors que les activités secondaires et primaires n'ont progressé qu'à un rythme de 28,6% et 5,6% respectivement (annexe 1). L’analyse de la population occupée additionnelle (POA) entre 1984 et 1994 reflète la consolidation du littoral et de la Capitale Tunis. La dimension régionale se trouve résumée par le partage du pays en deux : une Tunisie où la population occupée s’est accrue plus vite que le taux national formée par les gouvernorats de Ariana, Ben Arous, Nabeul, Sidi Bouzid, le Sahel (Gouvernorat de Sousse et Monastir) et Sfax, Kebili, Gabes et Medenine. Le reste du pays a enregistré une dynamique plus faible que la moyenne nationale. C'est dans la couronne tunisoise qu'on a enregistré à la fois les taux les plus élevés (les gouvernorats de Ariana et Ben Arous) et les plus faibles (le gouvernorat de Zaghouan). 2.1- La consolidation du littoral et le recul de l'intérieur L’analyse de l’évolution de la part régionale dans la population occupée additionnelle (POA) entre (1984-1994) d’un côté et de l’écart entre la part théorique et réelle de chaque gouvernorat de l’autre permet de constater le renforcement de la Capitale Tunis et de l’espace littoral en général, la dynamique divergente des espaces littoraux et intérieurs et l’évolution nuancée à l’intérieur de chacun de ces deux ensembles. a – Le renforcement de Tunis L’essentiel de la dynamique de la population occupée se trouve accaparée par la Capitale dont le poids se renforce avec plus de 28,2% de la population occupée additionnelle (POA) entre 1984-1994 alors qu’elle ne représentait que 22,9% de la population occupée (PO) en 1984, Tunis a enregistré une POA plus élevée que ne lui permettait son poids en 1984. Le centre de la Capitale, représenté par le gouvernorat de Tunis, a perdu de son poids au profit des gouvernorats périphériques de Ben Arous, Ariana et Manouba (annexe 2). b – La consolidation de la façade littorale Le littoral a recueilli 81% de cette population occupée additionnelle alors qu’il ne représentait en 1984 que 67,4% de la population occupée tandis que l’intérieur a vu sa dynamique se réduire avec 19% de la population occupée additionnelle contre un poids de 32.6% en 1984. La tendance constatée depuis le début des années 1970 se renforce et est appelée à se consolider durant les années à venir compte tenu de la nouvelle conjoncture socio-économique de l’ajustement structurel adopté depuis 1986, de la libéralisation, de la mondialisation et des accords de l’union douanière avec l’Europe, mais aussi des mécanismes d’inertie et d’accumulation spatiale qui jouent en faveur des espaces littoraux et dynamiques (Belhedi A, 1992 ). Le Centre-Est constitue le second espace dynamique après la capitale en attirant 28,1% de la population occupée additionnelle (POA) contre un poids de 21.5% en 1984. Le Nord-Est et le Sud-Est occupent respectivement le 3 et 4 rangs. 4 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 c - Un recul des espaces intérieurs La plupart des régions de l’intérieur ont enregistré une baisse de leur poids relatif dans la mesure où ils ont une population occupée additionnelle plus faible que ne leur permettait leur poids en 1984 et ont vu ainsi leur part reculer entre 1984-1994 (carte1, tableau 1, annexe 2). Carte 1 : Dynamique de la population occupée régionale 1984-1994 5 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Régions dont le poids a été consolidé Régions dont le poids a reculé Région %POA % PO 1984 % PO 1994 Région %POA % PO 1984 % PO 1994 Tunis 28.21 22.9 24.1 CO 10.27 13.2 12.52 CE 28.06 21.54 23.04 NO 5.02 14.77 12.52 NE 15.61 15.11 15.22 SO 3.74 4.65 4.44 SE 9.10 7.85 8.14 POA: Population occupée additionnelle. PO: Population occupée. Source: INS 1984, 1994, traitement personnel Tableau 1 : Dynamique différentielle régionale de la population occupée additionnelle (POA) 1984 - 1994 d – Une évolution différentielle des régions Cette dynamique est loin d’être homogène au niveau du littoral qui présente des maillons faibles. A Tunis, le centre perd au profit de la périphérie, dans le Centre Est, c’est le Sahel Nord et Central qui gagne des points contrairement au Sahel méridional et Sfax qui n’améliorent que très faiblement leur position. Dans le Nord Est, le Cap Bon gagne des points tandis que le Zaghouanais en perd et le Sahel de Bizerte en perd un peu. Toute la façade littorale orientale renforce sa place exception faite des gouvernorats de Tataouine, Bizerte, Zaghouan et Tunis-ville. A l’intérieur, deux exceptions à la tendance générale au recul sont à relever pour les gouvernorats de Kebili et Sidi Bouzid qui ont vu leur place s’améliorer du fait du développement de l’appareil productif et administratif et de la dynamique agricole pour le dernier gouvernorat. L’analyse de l’évolution de la population occupée régionale (Er’/Er), rapportée à la moyenne nationale (E’/E) exprime en détail les résultats (carte 1, annexe 2). L’analyse de l’évolution du contingent de chômeurs entre 1984 et 1994 montre que les taux de croissance les plus bas ont été enregistrés par le gouvernorat de Tunis-ville, Bizerte, Nord Ouest, Monastir et Gabes alors que tous les autres gouvernorats ont eu un taux plus élevé que la moyenne nationale (annexe 3). Des facteurs opposés se combinent pour expliquer une telle situation, notamment la dynamique économique (industrielle, services et tourisme) pour le littoral, l’exode rural et urbain pour les régions intérieures notamment pour le Nord Ouest. 2.2 – La structure interne des espaces L’annexe 4 résume les tendances régionales de la Part Nette d’Emploi (PNE) par activité et gouvernorat. L’analyse menée à l’échelle des grandes régions du pays montre que la Capitale, le NE, le CE et le SE ont une dynamique nette positive contrairement à l’Ouest dans sa totalité (NE, CO et SO) qui recule relativement (Cf. annexe 7). a - Une dynamique spatiale liée à la dynamique sectorielle La dynamique spatiale s’appuie, en fait, sur les activités motrices à forte croissance comme l’industrie et les services, voire parfois l’agriculture intensive pour certains espaces comme Sidi Bouzid et Ariana-Manouba. Le tableau 5 résume la situation en indiquant les activités qui se trouvent derrière la dynamique régionale de chaque gouvernorat ainsi que les activités qui ont connu une évolution inverse à la tendance générale de l’espace concerné. L’activité motrice qui se trouve derrière la dynamique régionale constitue une véritable «activité-fondatrice». Elle varie selon les régions, c’est l’industrie qui fonde cette dynamique spatiale dans les gouvernorats de Sfax, Monastir, Sousse et Nabeul, elle s’associe avec les services et l’administration à l’Ariana et Ben Arous, le BTP et les services à Sidi Bouzid (tableau 2). 6 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 L’administration vient en premier lieu dans les gouvernorats de Kebili, elle s’associe avec l’agriculture à Gabes et aux services à Medenine. L’agriculture dynamise Gabes et Mahdia, elle s’associe à l’industrie au Cap Bon et Monastir. Les services caractérisent plutôt Ariana et Medenine. Le trinôme industrie-services-administration se trouve derrière la forte dynamique des gouvernorats périphériques de la Capitale alors que le gouvernorat-centre observe l’évolution opposée. Pour le gouvernorat de Tunis-ville, le recul est général et touche toutes les activités à part l’agriculture, suite probablement aux mécanismes de modernisation et d’intensification d’une agriculture périurbaine de plus en plus orientée vers le marché, les activités les plus caractéristiques de ce recul sont l’administration et les services suivis par l’industrie suite aux processus du desserrement et de la décentralisation en oeuvre depuis la fin des années 1970. Le même schéma, à des nuances près et pour des raisons différentes, se retrouve à Beja où l’industrie, le BTP et l’administration ont fortement reculé (tableau 2). L’administration et les services collectifs se trouvent à contresens dans les gouvernorats de Zaghouan, Kasserine et Tataouine, comme l’industrie et les services à Kairouan, les services et le BTP au Kef, le BTP et les services à Gafsa. L’industrie se trouve responsable du recul régional dans les gouvernorats de Bizerte, Beja et Tozeur probablement suite à la faiblesse des segments industriels dans ces régions. Le recul de l’agriculture marque certains espaces du Nord Ouest et du Centre Ouest (gouvernorats du Kef, Siliana, Kairouan, Kasserine) et Tataouine tandis que la crise minière a marqué négativement le gouvernorat de Gafsa (tableau 2, annexe) Gouvernorat Tunis Zaghouan Bizerte Beja Jendouba Kef Siliana Kairouan Kasserine Gafsa Tozeur Tataouine Espaces en recul Activités en Activités amélioration caractéristiques AFP S-ASSC-I ASSC I-BTP-AFP I-ME-ASSC BTP-S AFP I-BTP-ASSC AFP-BTP S-I S-BTP AFP-I BTP-S AFP-I I-S AFP-BTP- ASSC ASSC- -BTP AFP-I BT -S ME-ASSC-I S-AFP-BTP I ASSC AFP-I-S Gouvernorat Ariana Ben Arous Nabeul Sidi Bouzid Sousse Monastir Mahdia Sfax Kebili Gabes Medenine Espaces dynamiques Activités en Activités recul caractéristiques AFP S-I-ASSC I-S-ASSC ASSC I-AFP-S AFP BTP-S-I-ASSC AFP-ASSC I-S ASSC-BTP I-AFP-S BTP-ASSC AFP-S S-ASSC I-ME-BTP I-BTP ASSC-S-AFP AFP-ASSC-S BTP-AFP S-ASSC Les activités sont citées dans l’ordre décroissant de leur importance, I-S-BTP indique que le premier secteur est celui de l’industrie suivi par les services privés et le BTP. S : Services, A : Agriculture-Forêt-Pêche, ASSC : Administration, Services Socio-Collectifs (Education, Santé, Culture…), I : Industrie, BTP : Bâtiment & Travaux Publics, ME : Mines & Energie. Tableau 2 : Dynamisme, activités caractéristiques et types d’évolution des espaces 1984 - 1994 b - Deux ensembles à dynamique divergente : les deux Tunisie(s) L’examen du tableau 2 montre deux ensembles spatiaux divergents: un ensemble littoral (avec les gouvernorats de Sidi Bouzid et Kebili) qui se caractérise par une dynamique structurelle car la structure initiale le prédispose à une forte croissance de la POA. Un second ensemble intérieur (auquel il faut adjoindre les gouvernorats de Tunis, Bizerte, Zaghouan et Tataouine) qui est en recul suite à une structure économique handicapante ou à un processus d’affinage au profit des espaces périphériques comme c’est le cas à Tunis. L’analyse du rapport PNE/POA permet de confirmer le résultat obtenu, la dynamique nette positive (PNE > 0) se concentre sur le littoral à l’exception des deux gouvernorats de Sidi Bouzid et de Kebili dont les valeurs, faibles d’ailleurs, s’expliquent surtout par la dynamique agricole, notamment pour le premier, et administrative essentiellement pour les deux gouvernorats. 7 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 2.3 - La composante structurelle : importance des services On relève une dichotomie significative au sein des activités économiques opposant les services aux activités de production en général. Ce sont principalement les activités tertiaires qui se trouvent derrière la dynamique structurelle régionale dans la mesure où elles ont enregistré des taux de croissance plus élevés que la population occupée nationale. De l’autre côté, les activités productives (activités agricoles, industrielles, minières, énergétiques et le BTP) ont enregistré, toutes, des taux plus bas que la moyenne nationale. Selon la composition sectorielle initiale, chaque région va être impulsée ou ralentie dans sa croissance1. La structure économique initiale marque fortement la dynamique régionale, soit vers la hausse lorsque les activités dynamiques sont prépondérantes, soit vers la baisse lorsque la région se trouve le réceptacle d’activités peu dynamiques. Les gouvernorats les plus dynamiques ont enregistré une composante structurelle positive et sont dans l’ordre décroissant (Cf. annexe 5) : Sousse, Monastir, Ben Arous, Sfax, Medenine et Ariana. Leur structure économique sectorielle initiale leur donne une population occupée largement plus élevée que ce qu’ils ont enregistré réellement entre 1984 et 1994. Les autres gouvernorats ont une composante structurelle (CS) négative. Les valeurs les plus basses sont enregistrées dans le Centre Ouest suivi par le Nord Ouest, voire même le Cap Bon et le gouvernorat de Bizerte. Le Sud a observé globalement des valeurs plus faibles, notamment dans le Sud Est, et se trouve dans une situation intermédiaire2. La composante structurelle montre quatre foyers moteurs s’appuyant sur les services et l’industrie et dont l’intensité diminue du Nord au Sud: la capitale dans son ensemble avec les processus de desserrement et de métropolisation, Sousse et Monastir, Sfax et Medenine. L’intérieur dispose d’une structure défavorable en particulier le Nord Ouest et le Centre Ouest tandis que le Sud a une structure qui, sans être favorable, n’est pas trop handicapante. L’analyse menée à l’échelle des grandes régions du pays3 montre que la capitale, le NE, le CE et le SE ont une dynamique nette positive contrairement à l’Ouest dans sa totalité (NO, CO et SO) qui recule relativement (Cf. annexe 7). La matrice de corrélation entre la composition structurelle initiale des régions en 1984 (part sectorielle) et les taux de croissance 1984-94 montre que les coefficients sont dans la plupart des cas significatifs, ce qui permet de dire que la composition structurelle est déterminante dans la dynamique propre de chaque région pendant la période suivante. La composition structurelle favorise deux espaces : d’abord la Capitale où le gouvernorat centre de Tunis dispose de tous les atouts structurels mais les espaces périphériques (Ariana et Ben Arous) arrivent aussi à avoir des valeurs positives; ensuite le Centre Est notamment les gouvernorats de Sousse et Monastir, exception faite du gouvernorat de Mahdia qui dispose d’une structure défavorable. Au Sud Est, le gouvernorat de Medenine a une structure favorable et se trouve entraîné par les structures défavorables de Tataouine et de Gabes en particulier qui présente probablement les signes d’essoufflement après une phase de forte croissance industrielle et de services. 1 Evidemment, il faut nuancer la conclusion dans la mesure où la population occupée ne recouvre pas toute la dynamique économique. D’autres paramètres sont plus significatifs certes comme la production, la valeur ajoutée ou même l’emploi mais, faute de ces données, la population occupée peut nous servir d’indicateur de dynamisme économique moyennant quelques hypothèses simplificatrices, que l’emploi est fonction de la population occupée (PO) et que le rapport entre la population occupée et l’économie (production, valeur ajoutée) est directe et linéaire. 2 Il est intéressant de noter que la position de chaque espace se retrouve, à des nuances près, un peu partout dans différentes analyses qui partent d’indicateurs totalement différents comme le niveau d’équipement en infrastructures (eau potable, électricité, égouts…) ou en termes de niveau de vie (Dépense par Personne /an DPA, % population pauvre, % logements rudimentaires, équipement du ménage). Cf. A Belhedi, 1992, 1996, 1998. 3 Il s’agit de la Capitale Tunis (avec ses 4 gouvernorats), le NE, le NO, le CE, le CO, le SE et le SO. 8 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 2.4 - La composante locale : deux espaces différenciés La composante locale (résiduelle, aléatoire ou locale) exprime la part due à la dynamique propre de chaque région, elle est obtenue par différence entre l’évolution réelle des différentes activités et l’évolution théorique si chacune d’elles avait évolué au rythme national. Cette composante exprime plutôt l’attractivité de chaque espace et reflète l’effet de facteurs spécifiques ou aléatoires qui n’ont rien à voir avec l’évolution générale de l’économie ou la composition structurelle régionale (Cf. annexe 6). La composante locale se distribue selon un modèle spatial en écharpe où le littoral, le Sud Ouest et les gouvernorats de Kairouan et Sidi Bouzid présentent des valeurs positives tandis que le reste des gouvernorats enregistrent des valeurs négatives exprimant ainsi la faible attractivité de cet espace. Au niveau des grandes régions, la composante locale joue en faveur de la façade littorale (NE, CE et SE) exception faite de la Capitale (Cf. annexe 7). On retrouve globalement le schéma exposé lors de l’analyse de la PNE (Cf. annexe 6). Les gouvernorats les plus attractifs sont par ordre décroissant la périphérie de Tunis notamment le gouvernorat de l’Ariana le Cap Bon, tout le Centre Est notamment Monastir, Sidi Bouzid et Kairouan au Centre Ouest, la majeure partie du Sud (Kebili, Tozeur, Medenine et Gabes). Les autres gouvernorats font figure d’espaces non attractifs pour diverses raisons comme le gouvernorat de Tunis-ville, le Nord Ouest, Zaghouan, Kasserine, Gafsa et Tataouine Paradoxalement, les espaces les moins attractifs sont les gouvernorats de Jendouba et Tunis, deux espaces symboliques de la structure spatiale de la Tunisie qui présentent le même effet local pour des raisons totalement opposées. 2.5 - Une typologie spatiale Si on compare les deux composantes structurelle et locale, on peut distinguer quatre ensembles spatiaux selon leur attractivité structurelle et locale (tableau 3, carte2, annexe 8): Gouvernorat Tunis Ariana Ben Arous Nabeul Bizerte Beja Jendouba -Kef Siliana Kairouan Kasserine Sidi Bou Zid Sousse Monastir Mahdia Sfax Gafsa Tozeur Kebili Gabes Medenine Tataouine Pays Variation PO 46823 62308 41528 54348 28530 11651 11664 1761 1735 24680 6300 23882 39005 37522 22788 50557 9765 4018 6176 21007 25048 2583 534190 CR 69933,7 31090 21219 40664,9 30396,2 21739,3 24317 17242 15588,3 31565,4 19717,9 19200,6 25605,8 22406,2 21440,3 45628,7 14066,3 4850,2 5941,7 16036,9 19395 6494,9 534190 PNE -23110,7 31218 20309 13683,1 -1866,2 -10088,4 -12653 -15481 -13853,3 -6885,4 -13417,9 4681,4 13399,2 15115,8 1347,7 4928,3 -4301,3 -832,2 234,3 4970,1 5653 -3911,9 0 CS 25257,4 1172,6 2591 -5206,5 -454,5 -5756,7 -4576,6 -7603,5 -6744 -7726,3 -7072,8 -8174,2 4653,8 2840,1 -5000,4 2086,6 -3417,8 -2823,5 -2196,2 -2151,2 1302,5 -924,8 -39231 CL -48368,1 30046,5 17743,9 18889,6 2679,3 -4331,6 -24132,3 -7890,5 -7109,4 840,9 -6345,1 12855,6 8745,4 12275,7 6348,1 2841,7 -9755,9 1991,9 7121,3 7121,3 4350,6 -5150,1 0 Tableau 3 : Résultats de l’analyse structurelle-résiduelle 9 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 - Des espaces à structure initiale favorable et à forte attractivité régionale (CL > 0, CS > 0): on y trouve la périphérie de Tunis avec les gouvernorats de Ariana et Ben Arous, les gouvernorats de Sousse, Monastir et Sfax au Centre Est; enfin celui de Mednine au Sud. A l’échelle des grandes régions, on retrouve le Centre Est qui appartient à ce groupe. Ce sont des espaces dont la structure sectorielle initiale est très favorable où les activités dynamiques sont très représentées (services, industrie, agriculture intensive..) et dont la situation se trouve aussi attrayante. Carte 2 : Typologie des espaces selon l'analyse structurelle - résiduelle - Des espaces à structure initiale favorable mais peu attractifs (CS > 0, CL < 0): il s'agit du gouvernorat de Tunis dont la structure est une des plus favorables mais la congestion et les déséconomies font qu’il est de moins en moins attrayant. A l’échelle des grandes régions, on trouve l’ensemble de la Capitale dans cette catégorie. - Des espaces attractifs à structure défavorable (CS < 0, CL > 0) : on a le gouvernorat de Nabeul, Bizerte, Kairouan, Sidi Bouzid, Mahdia, Tozeur, Kebili et Gabes. A l ‘échelle des grandes régions, on a le Nord-Est, le Sud Ouest et le Centre Ouest dans ce cas. 10 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 - Des espaces à structure initiale défavorable et peu attractifs (CS < 0, CL < 0) qui sont composés par les gouvernorats de Zaghouan, Kasserine, Gafsa et Tataouine ainsi que tout le Nord Ouest. A l’échelle des grandes régions, on trouve le Nord Ouest et le Sud Ouest qui ont connu ce type d’évolution. Le tableau 9 et la carte 2 résument la typologie des espaces selon la CS, la CL et la PNE. Au terme de cette analyse, la méthode structurelle-résiduelle nous a permis d’identifier les différentes composantes de la dynamique économique régionale en Tunisie entre 1984 et 1994, en nous appuyant sur la population occupée, d’analyser l’évolution des différentes régions et de procéder à une typologie spatiale très intéressante et significative du fonctionnement actuel de l’espace tunisien. Seulement l’analyse structurelle-résiduelle bute devant certains problèmes qu’il convient de traiter dans le point suivant. 3 Critique de la méthode structurelle-résiduelle Jusqu’ici la méthode structurelle-résiduelle nous a permis de décomposer la dynamique économique régionale, mesurée par la population occupée, en trois composantes identifiées successivement par soustraction en s’appuyant sur des hypothèses implicites parfois problématiques. C’est ainsi que la composante régionale est identifiée sur la base d’une croissance régionale théorique conforme au rythme enregistré au niveau national, la part nette d’emploi est déterminée par soustraction de cette composante régionale de la croissance réellement observée. De la même manière, la seconde composante (structurelle) se trouve à son tour calculée sur une base théorique tandis que la dernière composante (locale) se trouve représentée par la valeur résiduelle. La méthode structurelle-résiduelle mérite d’être confortée dans ses présupposés et ses résultats. En effet, elle procède par addition des composantes dont la détermination s’effectue pas soustraction au niveau de la PNE et de la CL. La composante régionale est d’emblée acquise et la PNE est obtenue par simple soustraction entre la croissance réelle (Er’ – Er) et théorique (CR) tandis que la CL est calculée à son tour par soustraction entre la PNE et la CS. Ainsi deux composantes fondamentales (CS et CR) se présentent en termes théorique selon des taux homogènes de croissance calés sur le niveau national que ce soit pour les régions ou pour les différentes activités économiques. Les deux autres composantes (PNE et CL) se trouvent fixées par simple soustraction. On peut penser aisément que la dynamique d’une activité économique régionale donnée est en fait, la combinaison de la dynamique régionale globale qu’on peut mesurer par le taux de croissance régionale (TCR) et de la dynamique sectorielle des différentes activités au niveau national exprimée par les différents taux de croissance sectorielle (TCS) durant une période donnée. On peut facilement utiliser ici la corrélation multiple pour valider ou infirmer les résultats obtenus par l’analyse structurelle-résiduelle. On peut utiliser le modèle linéaire lorsqu’on travaille sur les taux annuels de croissance. L’analyse montre que le résultat est très satisfaisant puisque la corrélation est très significative au seuil de 99% (0,86) et la variance expliquée est de 74,5 %. La relation obtenue est : TCAa = 0,85 TCRa + 1,145 TCSa – 0,021 où TCAa, TCRa et TCSa sont les taux annuels (a) de croissance de l’activité j dans la région i, de la région i et de l’activité j au niveau national. En outre, la composante structurelle apparaît plus déterminante dans la dynamique régionale, la corrélation partielle est de 0,86 avec le TCS contre 0,34 pour le TCR tandis que la pente dans la régression y est plus importante aussi (1,145 contre 0,085 pour la composante régionale). Les résidus de la régression peuvent être interprétés comme l’effet des facteurs locaux spécifiques ou aléatoires. 11 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 On peut aussi penser à un modèle multiplicatif dans la mesure où les deux composantes peuvent avoir un rapport fort complexe de synergie. A ce niveau, le modèle le plus simple est celui de la puissance mais on se trouve confronté à un problème de données. Pour déterminer les paramètres de l’équation de régression, on est amené à utiliser les logarithmes, ce qui ne nous permet pas d’utiliser les taux annuels de croissance qui sont souvent négatifs (Cf. annexe 3). Pour cette raison, on a utilisé les taux globaux (g) sur l’ensemble de la période (1984-1994). L’analyse conforte largement les résultats obtenus ci-dessus avec une corrélation multiple très significative au seuil de 99% (0,86) et une variance expliquée de 74,3%. La relation obtenue est de la forme : TCAg = 1,26 TCRg 0,89 TCSg1,17 avec TCAg, TCRg et TCSg sont les taux de croissance globale (1984-1994) de l’activité considérée j dans la région i, de la région i et du secteur j au niveau national. La corrélation partielle entre le TCAg et le TCSg est aussi élevée (0,83). Les valeurs de la corrélation multiple, celles des pentes et de la corrélation partielle avec la composante structurelle sont très proches dans les deux modèles utilisés, ce qui exprime probablement une stabilité structurelle des composantes considérées. L’analyse de régression nous permet ainsi de dépasser certaines lacunes de l’analyse structurelle-résiduelle et de fonder les résultats sur des hypothèses plus solides : la dynamique économique régionale n’est, en définitive, que la combinaison des différentes composantes. L’analyse de régression montre aussi que le composante structurelle est, du moins dans le cas tunisien, plus déterminante dans la dynamique économique que la composante régionale. Conclusion L’analyse a montré l’important clivage entre une Tunisie littorale plus dynamique et une Tunisie intérieure qui l’est moins avec une structure économique souvent handicapante. On peut relever que l’évolution récente observée entre 1984 et1 1994 est susceptible de renforcer davantage certains déséquilibres déjà existants comme la littoralisation croissante de l’économie et la tendance à la concentration des activités motrices et dynamiques. Des actions de restructuration et de modulation sont de plus en plus incontournables pour pouvoir corriger certaines tendances fâcheuses et déséquilibrantes appelées à s’accuser davantage avec la mondialisation croissante, la privatisation et le désengagement de l’Etat à l’approche de la mise en œuvre terminale de l’accord avec l’Union Européenne en 2008. Les espaces les mieux nantis se trouveront encore une fois de plus, mieux placés pour l’avenir pour faire jouer leurs avantages comparatifs. L’analyse montre aussi que la dynamique spatiale ne saurait être analysée qu’en termes de différenciation des activités et des espaces: la croissance différentielle des activités et la transformation structurelle des économies régionales. L’évolution enregistrée entre 1984 et 1994 se trouve très marquée par la structure économique initiale (observée en 1984) qui détermine dans une grande mesure l’évolution postérieure (entre 1984 et 1994). Sur un autre plan, l’analyse révèle que la population occupée constitue, en l’absence de données complètes ou sérieuses sur l’emploi ou d’autres agrégats économiques plus précis comme la valeur ajoutée, un indicateur significatif et pertinent de l’évolution économique régionale à condition de tenir compte du chômage et de son évolution. En effet, les données du chômage permettent de compléter celles relatives à la population occupée et de tenir compte de l’évolution globale de l’économie régionale et nationale. En outre, l’analyse de la régression multiple montre que la dynamique économique régionale est plus liée à la dynamique sectorielle et à la structure initiale de la région considérée beaucoup plus qu’à la dynamique régionale dans son ensemble ce qui pourrait 12 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 nous permettre de revisiter la méthode structurelle-résiduelle dans sa formulation initiale. En effet, le schéma classique procède par soustraction successive, d’abord de la CR, ensuite de la CS pour retrouver enfin de parcours la CL ce qui donne la priorité implicitement à la dimension régionale alors que l’analyse de régression a montré clairement que c’est plutôt la composante structurelle qui est la plus déterminante. La régression multiple nous a permis surtout de mettre les deux composantes (régionale et structurelle) sur un pied d’égalité sans aucune hypothèse préalable. Il reste cependant, à multiplier ce type d’analyse dans différents espaces et sur de longues périodes pour pouvoir nuancer entre les modèles utilisés, valider ou infirmer les résultats obtenus dans notre cas. Références bibliographiques Aydalot Ph - 1985 : Economie régionale et urbaine. Economica. Beguin H – 1979 : Méthodes d’analyse géographique quantitative. Litec, Droit. Paris, Belhedi A – 1992 : Société, espace et développement en Tunisie. 262 p. PUT, Tunis. Belhedi A – 1998 : Repères pour l’analyse de l’espace. Cahiers du Ceres, Série Géographique. Belhedi A – 2000 : Littoralisation et mondialisation: état des lieux et enjeux. RTG 30. De Brabander G, Verbist G – 1992: Housing and employment in the Antwerp region. Antwerpen, UFSIA cite par Servais et al. Derycke P-H – 1998 : One some methodological and theoretical aspects of regional growth modelling in the work of Jean Paelinck. Cybergeo, 44, 05/02/98. Derycke P-H (Edit) – 1992: Espaces et dynamiques territoriales. Edit Economica. Fisher A - 1973 : Recherches sur la croissance industrielle régionale, la Shift and Share Analysis: étude critique. in « Analyse de l'Espace », 1973, 3, pp: 18-30. Haggett P – 1973 : L’analyse quantitative en géographie humaine. A Colin. INS : Recensement de la population et de l'habitat 1984, 1994. Merenne-Schoumaker B – 1991 : La localisation des industries. Nathan Université, coll. Géographie d'Aujourd'hui. 192 p, Cf. pp: 40-42. Cf. aussi édition 2002. Sanders L, Durand-Dastes F – 1985 : L’effet régional : les composantes explicatives dans l’analyse spatiale. 48 p, 10 tab, 22 fig, Reclus, Modes d’Emploi, n° 4. Servais M, Thomas I, Van Dyck H, Verhetsel A – 2004 : Polycentrisme urbain : une réalité spatialement mesurable ? Cybergeo, 268, 07/04/2004 21 p. 13 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Annexes Population occupée Agriculture, forêt & pêche (AFP) Activités secondaires Industrie manufacturière (IMA) Mines & énergie (ME) BTP Activités tertiaires Services (Ser) Administration & Services Socio-Collectifs (ASSC) Non Déclarés Chômage 1984 1786400 475370 620600 365320 38030 237490 595300 333950 271380 95100 245200 1994 Evolution en % 2320610 29.9 501989 5.6 798200 28.6 455716 24.7 36764 - 3.3 305761 28.8 985900 65.6 600515 79.8 385344 42.0 35520 -62.7 378406 54.3 Source : INS, 1984, 1994, traitement personnel 1 : Evolution de la population occupée par branche d’activité 1984 – 1994 Espaces attractifs Ariana Ben Arous Nabeul Sidi Bouzid Sousse Monastir Mahdia Sfax Kebili Gabes Medenine Croissance régionale > moyenne nationale 30.0 28.6 10.1 7.3 15.6 20.2 1.9 3.2 1.2 9.3 8.7 Espace répulsif Tunis Zaghoua Bizerte Beja Jendouba Kef Siliana Kairouan Kasserine Gafsa Tozeur Tataouine Croissance régional <moyenne national -9.9 -28.3 -1.8 -13.9 -15.6 -26.8 -26.6 -6.5 -20.3 -9.1 -5.1 -18.0 Source: INS 1984, 1994. Traitement Personnel 2 : Rythmes de croissance de la population occupée régionale 1984-94. (taux régional–taux national)x100, (Er’/Er–E’/E)x 100 14 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Gouvernorat AFP IMA ME BTP SERV ASSC ND POC CHOM Tunis 9,7 8,1 -6,9 2,1 52,4 19,4 60,5 20 35,1 Ariana 1,6 66,5 39,1 45,6 126,6 70,9 -20,6 59,9 81,8 Ben Arous 25,6 60 39,7 45,1 104,8 65,9 -60,2 58,5 57 Nabeul 18 63,8 21,1 32,8 93,8 26 -40,8 40 82,3 Zaghouan -6,7 -25,5 -26,2 -13,7 74,8 50,5 -54,6 1,6 179,2 Bizerte 4,1 40,8 5,7 10,9 67,1 56,8 -31,7 28,1 39 Beja 24,1 -7,7 -18,5 4,7 64,2 22,9 -75,9 16 33,1 Jendouba 19,8 -41,1 -36,8 46 -19,1 42 -67,8 14,3 -11,4 Kef -20,7 -33,7 -32,8 50 109,2 46,2 -78,2 3,1 34,4 Siliana -14 -14,9 -30 44,3 98,2 21,2 -87,1 3,3 48,8 Kairouan -8,6 62,9 25,4 24,5 1016 33,6 -9,1 23,4 117,3 Kasserine -25,5 -1,4 25,2 33,8 104,6 90,1 -79,3 9,6 76,1 Sidi Bouzid -2,3 103 75,5 97,4 153,5 82,2 -73,8 37,2 65,5 Sousse -9 54,3 51,1 28 106,8 28,1 -50,6 45,6 64,1 Monastir 35,6 70 3,1 14,6 91,8 24,9 -63 50,1 27,5 Mahdia 33,2 25,4 46 5,4 94,2 33,5 -66,5 31,8 114,7 Sfax 7,9 41,9 58,9 38 62 36,4 -74,6 33,1 61,3 Gafsa 8,7 -0,4 -36,1 52,8 94,4 -6,4 -78,6 20,8 62,8 Tozeur 37,7 -41,7 100,7 76,6 171,8 69 -93 24,8 91,5 Kebili 19,7 -29,5 80 9,5 151,1 118,2 -89,7 31,1 95,4 Gabes 36,9 28,2 101,1 35,9 92,7 63,8 -83,5 39,2 39,5 Medenine 1 25,1 14,4 12,4 120,1 53 -52,9 38,6 93,4 Tataouine -29 11,1 30,9 22 53,6 99,4 -84,9 11,9 77,6 Pays 5,4 24,7 -3,3 28,7 79,8 42 -62,6 29,9 54,3 AFP : Agriculture, Forêt, Pastoralisme. IMA : Industrie Manufacturière. ME : Mines & Energie. BTP : Bâtiment et Travaux Publics. SER : Services. ASSC: Administration, Services Socio-Collectifs. ND : Non déclarés. POC : Population Occupée. CHOM : Chômage. Source : INS 1984, 1994, traitement personnel 3 - Taux de croissance globale (1984 – 1994) par activité et gouvernorat en % Gouvernorat Tunis Ariana Ben Arous Nabeul Zaghouan Bizerte Beja Jendouba Kef Siliana Kairouan Kasserine Sidi Bouzid Sousse Monastir Mahdia Sfax Gafsa Tozeur Kebili Gabes Medenine Tataouine Pays AFP 138 -710 1156 6235 -1399 -401 5350 3918 -5494 -4160 -6309 -8612 -2883 -1723 2786 8196 983 288 1238 1146 3470 -750 -2462 0 IMA -8860 9035 6881 9924 -3495 3574 -3201 -8138 -4584 -2416 5034 -2317 3568 6584 11358 83 6488 -1321 -1761 -1449 440 37 -2442 0 ME -190 840 672 276 -121 151 -118 -462 -640 -184 170 131 244 511 54 197 1431 -4212 156 167 668 150 110 0 BTP -5146 2522 1037 587 -2205 -2296 -2510 2205 1644 1238 -911 675 5822 -92 -1461 -2362 1420 1212 837 -533 558 -2017 -224 0 SERV -20932 10498 4651 3306 -166 -1824 -1412 -21186 1717 888 2415 1479 3861 5261 1730 1223 -5820 993 1756 1532 1183 5822 -1219 0 ASSC -13719 5263 3208 -2617 325 2183 -1924 2 316 -1397 -965 2884 2475 -2106 -2183 -677 -1141 -6428 738 1974 1710 922 1458 0 ND 341 2597 140 1178 73 1292 -517 -470 -850 -1078 1407 -585 -233 311 -7 -313 -519 -289 -972 -406 -908 186 -371 0 POC -23111 31218 20309 13683 -9139 -1866 -10088 -12653 -15481 -13853 -6885 -13418 4681 13399 15116 1348 4928 -4301 -832 234 4970 5653 -3912 0 CHOM -6223 3099 249 2962 4746 -2721 -2505 -15016 -2433 -506 7121 2595 1016 967 -2365 4349 1057 842 706 946 -1393 1993 464 0 4 - Part Nette d’Emploi (PNE) par activité et gouvernorat 15 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Gouvernorat Tunis Ariana Ben Arous Nabeul Zaghouan Bizerte Beja Jendouba Kef Siliana Kairouan Kasserine Sidi Bouzid Sousse Monastir Mahdia Sfax Gafsa Tozeur Kebili Gabes Medenine Tataouine Pays AFP -777 -4567 -1402 -12122 -2829 -7759 -7008 -6687 -5158 -5251 -11092 -6825 -9163 -2927 -2258 -7214 -9754 -2155 -939 -1959 -2696 -42131 -1758 -116530 IMA -2451 -1116 -1008 -1311 -359 -1147 -509 -638 -405 -314 -680 -458 -235 -1149 -1294 -671 -1950 -271 -137 -138 -660 -499 -105 -18845 ME -1755 -658 -518 -376 -176 -558 -259 -459 -721 -229 -196 -153 -103 -312 -276 -133 -764 -4274 -50 -66 -213 -282 -106 -12638 BTP -224 -173 -73 -169 -60 -148 -121 -147 -90 -92 -247 -154 -98 -153 -120 -117 -178 -58 -20 -32 -90 -142 -38 -2745 SERV 38068 11197 9280 11776 1652 7138 4523 10693 2411 2411 5541 2975 2616 9749 7238 4253 16299 3409 953 1073 4588 7208 2321 166705 ASSC 73356 2199 1625 1983 463 1787 1218 1129 813 813 1382 725 744 1833 1548 964 2459 1606 330 313 947 1017 307 32814 SND -14640 -5710 -5312 -4988 -842 -3859 -3600 -8468 -4081 -4081 -2434 -3184 -1934 -2388 -1999 -2082 -4026 -1675 -2961 -1388 -4026 -1768 -1545 -87991 CHOM 7889 2760 2296 2589 928 4323 2882 5666 2247 2247 2760 2906 2222 2418 2149 1758 3688 2442 464 562 222 1246 488 59884 Total 25257 1173 2591 -5206 -2150 -4546 -5757 -4577 -6744 -6744 -7726 -7073 -8174 4654 2840 -5000 2087 -3418 -2824 -2197 -2151 1302 -925 -39231 5 - Composante structurelle (CS) par activité et gouvernorat Gouvernorat Tunis Ariana Ben Arous Nabeul Zaghouan Bizerte Beja Jendouba Kef Siliana Kairouan Kasserine Sidi Bouzid Sousse Monastir Mahdia Sfax Gafsa Tozeur Kebili Gabes Medenine Tataouine Pays AFP 138 -710 1156 6235 -1399 -400 5350 3918 -5494 -4160 -6309 -8612 -2883 -1723 2786 8196 983 288 1238 1146 3470 -750 -2462 0 IMA -8860 9035 6881 9924 -3495 3574 -3201 -8138 -4584 -2416 5034 -2317 3568 6584 11358 83 6488 -1321 -1761 -1449 440 37 -2442 0 ME -190 840 672 276 -121 151 -118 -462 -640 -184 170 131 244 511 54 197 1431 -4212 156 167 668 150 110 0 BTP -5146 2511 1037 587 2205 -2296 -2510 2205 1644 1238 -911 675 5822 -92 -1461 -2362 1420 1212 837 -533 558 -2017 -224 0 SERV -20932 10498 4651 3306 -166 -1824 -1412 -21186 1717 888 2415 1749 3861 5261 1730 1223 -5820 993 1756 1532 1183 5822 -1219 0 ASSC -13719 5263 3208 -2617 325 2183 -1924 2 316 -1397 -965 2884 2475 -2106 -2183 -677 -1141 -6428 738 1974 1710 922 1458 0 ND 341 2597 140 1178 73 1292 -517 -470 -850 -1078 1407 -585 -233 311 -7 -313 -519 -289 -972 -406 -908 186 -371 0 POC -23111 31218 20309 13683 -9139 -1866 -10088 -12653 -15481 -13853 -6885 -13418 4681 13399 15116 1348 4928 -4301 -832 234 4970 5653 -3912 0 CHOM -6223 3099 249 2962 4746 -2721 -2505 -15016 -2433 -506 7121 2595 1016 967 -2365 4349 1057 842 706 946 -1345 1993 464 0 Total -48368 30045 17744 18890 -6988 2679 -4332 -24132 -7890 -7109 841 -6345 12856 8745 12276 6348 2842 -9756 1991 2431 7121 4351 -5150 0 6 - Composante locale (CL) par activité et gouvernorat 16 Cybergeo : Revue européenne de géographie, N° 310, 9 mai 2005 Grande Région Tunis NE NO CE CO SE SO Pays Evolution de la PO Er’- Er 150659 83389 26811 149872 54862 48638 20559 534190 Composante régionale CR 122243 80711 78887 115981 70782 41927 24858 534190 Part Nette d’Emploi PNE 28416 2678 -52076 34791 -15622 6711 -4899 0 Composante structurelle CL 29021 -11902 -24681 4580.1 -22973 -1774 -8438 -39231 Composante locale CL -579 14580 -43464 30211 7351 6322 -5334 0 Source : INS 1984, 1994, traitement personnel 7 - Evolution de la POA, Part nette d’emploi. Composantes régionale, structurelle et locale par Grande Région CS CS>0 CL CL>0 CS>0 CS<0 CL<0 CL>0 CS<0 CL<0 PNE > 0 CE, Ariana, Ben Arous, Sousse, Monastir, Sfax, Mednine TUNIS NE, SE, Nabeul, Sidi Bouzid, Mahdia, Kébili, Gabes - PNE < 0 Tunis CO, Bizerte, Kairouan, Tozeur NO, SO, Zaghouan, Kasserine, Gafsa, Tataouine, Beja, Kef, Siliana, Jendouba Les noms en majuscule représentent les grandes régions, ceux en minuscule les gouvernorats. NO : Grande région, Tunis: gouvernorat de Tunis. TUNIS : la capitale avec 3 gouvernorats (Tunis, Ariana, Ben Arous, actuellement quatre avec celui de Manouba). 8 - Typologie régionale selon la Part Nette d’Emploi, la composante structurelle et la composante locale © CYBERGEO 2005 BELHEDI A., Cybergeo, No. 310, 09 mai 2005 17