EconomiX Nadine Levratto

Maarouf Ramadan

Institutions et internationalisation des entreprises: une analyse empirique sur trois pays du moyen orient 1 Institutions and firms' internationalization: an empirical analysis on three Middle East countries

Keywords: Internationalisation des entreprises, Climat des affaires, Moyen-Orient et Afrique du Nord (MENA) Classification JEL: D22, D23, O19 Firms' internationalization, Institutions, Business climate, Middle East and North Africa (MENA) JEL classification : D22, D23, O19

À partir d'une définition extensive de l'internationalisation des entreprises qui permet d'en cerner les différentes facettes, ce papier propose d'étudier ce phénomène sur la base d'un modèle en deux étapes permettant d'abord d'estimer les déterminants de l'engagement à l'international, puis les facteurs expliquant les différentes modalités d'internationalisation. L'analyse empirique repose sur des données d'entreprises couvrant trois pays (Jordanie, Liban et Turquie) pour l'année 2013. Nous montrons que la probabilité d'être internationalisé et le mode d'internationalisation dépendent de caractéristiques intrinsèques des entreprises, de l'accès aux financements et du climat institutionnel. La combinaison des facteurs déterminant l'engagement à l'international et le nombre de formes d'internationalisation adoptées varient selon la taille et le secteur d'activité dans lesquelles elles opèrent.

Introduction

Le processus d'internationalisation des entreprises est depuis longtemps au coeur des recherches dans le domaine des affaires internationales [START_REF] Meyer | Process Perspectives in International Business Research in CEE[END_REF]. Souvent réduite à l'exportation, l'internationalisation peut pourtant prendre de multiples formes dont l'importation ou les transferts de technologie [START_REF] Holmlund | Small and medium-sized Enterprises' internationalization and the influence of importing on exporting[END_REF]. L'intensité et la nature de ces flux entrants constituent un enjeu de première importance, en partie négligé par les pouvoirs publics et les observateurs des échanges extérieurs qui centrent leurs analyses sur le solde des échanges commerciaux. Pourtant, la mise en place d'une stratégie d'importation peut avoir un impact positif sur la performance d'une entreprise. D'une part, parce que l'augmentation des importations de biens intermédiaires peut lui permettre d'accroître sa productivité via trois mécanismes [START_REF] Gazaniol | Internationalisation, performances des entreprises et emploi[END_REF]. L'amplification de la concurrence entre producteurs peut faire baisser le prix de ces biens ; la diversification des sources permet un meilleur appariement entre les besoins liés aux processus de production et les intrants importés ; la possible délocalisation de certains segments de la chaîne de valeur permet d'accroître son efficacité. D'autre part, l'importation permet aux entreprises de gagner en compétences et en expérience au niveau international, et « accroit ainsi la probabilité de démarrer une activité à l'exportation de 10 points de pourcentage, indépendamment du secteur, de la taille et de la qualification du personnel » (Ibid,p. 34). A partir d'une analyse portant sur les petites et moyennes entreprises (PME) québécoises, [START_REF] St- | Mondialisation et internationalisation des PME : Le comportement des PME manufacturières québécoises[END_REF] montrent ainsi que les entreprises importatrices ont quasiment deux fois plus de chances d'exporter que celles qui n'importent pas. Afin de prendre en compte ces différents aspects, nous faisons référence à [START_REF] St- | Mondialisation et internationalisation des PME : Le comportement des PME manufacturières québécoises[END_REF] Celle-ci comprend une dimension mercantile (reprenant les activités traditionnelles d'import-export), une dimension technologique (qui renvoie à l'exploitation de technologies ou de systèmes de fabrication importés de l'étranger) ainsi qu'une dimension organisationnelle (faisant référence aux investissements directs étrangers, à l'établissement de filiales à l'étranger et à la sous-traitance).

Ces différentes facettes de l'internationalisation des entreprises ont été empiriquement analysées dans de nombreux travaux mobilisant des données individuelles d'entreprises implantées dans les pays de l'OCDE (OCDE, 2002). Les recherches traitant des comportements et stratégies en matière internationale de pays en transition ou en développement sont en revanche plus rares. Elles portent la plupart du temps sur la question de l'exportation [START_REF] Roberts | An Empirical Model of Sunk Costs and the Decision to Export[END_REF] ; [START_REF] Clerides | Is Learning by Exporting Important? Micro-Dynamic Evidence from Colombia, Mexico, and Morocco[END_REF]] et s'appuient généralement sur des enquêtes ou des études de cas 3 . Les pays de la région Moyen-Orient et Afrique du Nord (dorénavant notée MENA 4 ) n'échappent pas à ce déficit de connaissance. Excepté les travaux de Ramadan et Levratto sur le Liban [START_REF] Ramadan | Internationalisation des PME dans un contexte de proximité : cas du partenariat euro-méditerranéen au Liban[END_REF][START_REF] Levratto | Conceptualisation de l'internationalisation des PME : une application au cas du Liban[END_REF][START_REF] Esra | Internationalization of small firms: A case study of Turkish small-and medium-sized enterprises[END_REF] Le reste de l'article s'organise de la façon suivante. La section 2 présente les données et fait apparaître les différentes formes d'internationalisation rencontrées dans les entreprises des trois pays analysés. La section 3 définit le modèle économétrique retenu et la stratégie d'identification. La section 4 présente et discute les résultats et la section 5 conclut. L'échantillon total est composé de 2073 entreprises ayant participé à l'enquête en 2013 dont 498 en Jordanie, 500 au Liban et 1 075 en Turquie. Les petites entreprises (moins de 20 salariés) représentent environ 46% de l'échantillon total ; les moyennes entreprises (entre 20 et 99 salariés) représentent 36% de la population et les grandes entreprises (plus de 100 salariés) 18%, (Figure 1). Au total, 58% des entreprises de l'échantillon sont internationalisées au sens large : elles pratiquent des activités d'importation ou d'exportation, exploitent des technologies ou des procédés de fabrication provenant de pays tiers ou, encore, sont intégrées dans des chaînes de valeur internationales par le biais d'investissements directs étrangers, l'établissement de filiales à l'étranger ou des opérations de sous-traitance. La part des entreprises internationalisées diffère selon la classe de taille.

Données et statistiques descriptives

La base

Conformément à la littérature [START_REF] Wright | Internationalization of Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) and International Entrepreneurship: A Critique and Policy Implications[END_REF], nous trouvons que les grandes entreprises sont davantage internationalisées que les moyennes et, surtout que les petites. (Figure 1). De même, l'ouverture à l'international diffère selon l'activité de l'entreprise (figure 2). Alors que 66% des entreprises de l'échantillon total appartiennent à l'industrie, ce secteur rassemble 78% des entreprises internationalisées. Un écart de même ampleur apparaît évidemment pour les services, secteur dans lequel opèrent 34% des entreprises de notre population mais qui regroupe 22% des entreprises internationalisées. Ces résultats mettent en évidence une importante hétérogénéité des entreprises du point de vue de leur insertion dans les échanges internationaux. Les firmes internationalisées se différencient de celles qui ne le sont pas, d'abord par leur taille. Les écarts observés traduisent le fait que les grandes entreprises participent davantage aux échanges internationaux que les petites et moyennes. L'activité (industrie manufacturière ou services) distingue également les entreprises du point de vue de l'internationalisation. Ces éléments de différenciation seront pris en considération dans la suite de l'analyse. entreprises non internationalisées dans l'échantillon nous conduit à utiliser un modèle Logit qui correspond à ce type de structure des données [START_REF] Nassimbeni | Technology, innovation capacity, and the export attitude of small manufacturing firms: a logit / tobit model[END_REF].

Modèles économétriques et stratégie d'identification

L'équation empirique permettant d'estimer la probabilité pour une entreprise d'être internationalisée s'écrit de la manière suivante : [START_REF] Buis | SEQLOGIT: Stata module to fit a sequential logit model Adresse URL : <http[END_REF], ce dernier est aussi connu sous le nom de modèle de [START_REF] Mare | Change and stability in educational stratification[END_REF], modèle de réponse séquentielle [START_REF] Maddala | Limited dependent and qualitative variables in econometrics[END_REF]) ou encore de modèle à variables binaires emboîtées [START_REF] Fox | Applied regression analysis, linear models, and related methods[END_REF]. Le modèle logistique multinomial séquentiel repose sur une séquence de modèles Logit standards estimant l'effet des variables explicatives sur la probabilité de passer d'une étape à l'autre (les transitions). Il permet de modéliser le processus étudié comme une séquence d'étapes et d'étudier l'impact des variables explicatives sur l'atteinte du niveau le plus élevé [START_REF] Tutz | Sequential models in categorical regression[END_REF].

I ij = α 0 + α 1 X 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α 4 X 4 + ε (1)
FI = α 0 + α 1 X 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α 4 X 4 + ε (

Définition et mesure des variables explicatives du modèle

Les variables explicatives du modèle sont regroupées en deux grandes catégories. La première rassemble les facteurs internes relatifs à l'entreprise alors que la seconde regroupe les facteurs externes relatifs à l'environnement dans lequel elle opère.

 Les caractéristiques internes des entreprises retenues résultent de l'examen de la littérature empirique sur les caractéristiques des firmes internationalisées. Quel que soit l'échantillon mobilisé, la période d'étude considérée ou la méthode d'estimation utilisée, ces études montrent que les firmes exportatrices sont plus grandes, plus intensives en capital, plus productives, paient des salaires plus élevés (exporter wage premia) et emploient des travailleurs plus qualifiés que les entreprises non exportatrices [START_REF] Bernard | Exporters, Jobs, and Wages in U[END_REF][START_REF] Wagner | Exports firm size and firm dynamics[END_REF][START_REF] Schank | Do exporters really pay higher wages? First evidence from German linked employer-employee data[END_REF]. Nous reprenons les principales variables intégrées aux modèles estimées dans ces recherches à savoir la taille, le capital humain, l'âge et l'accès au financement. Ils sont définis de la façon suivante :

-La taille de l'entreprise est mesurée par le nombre de salariés permanents déclarés à la fin de l'année fiscale. Conformément à la littérature [START_REF] Coad | The Growth of Firms: A Survey of Theories and Empirical[END_REF], cette variable est exprimée en logarithme. La plupart des travaux trouvent un effet positif de la taille des entreprises sur leurs activités internationales [START_REF] Aaby | l'international ; les entreprises ont besoin de capital humain pour discuter et contracter avec des partenaires localisés à l'étranger. Outre ces deux variables qui influencent les trois transitions du modèle, nous mettons en évidence un effet différencié des autres variables individuelles et des variables institutionnelles selon la séquence du modèle considérée. La localisation dans une grande agglomération, donc les effets de réseau, ne jouent que pour la distinction entre les entreprises Bibliographie[END_REF] [START_REF] Eaton | Plants and Productivity in International Trade[END_REF][START_REF] Melitz | The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity[END_REF]. Les économies d'échelle liées à une taille critique suffisante sont ainsi présentées comme des facteurs déterminants de la compétitivité des entreprises par [START_REF] Bartlett | Building competitive advantage through people[END_REF]. L'élargissement géographique du marché sur lequel opère l'entreprise apparaît comme une fonction croissante de sa taille selon [START_REF] Mahone | Penetrating export markets: the role of firm size[END_REF] et [START_REF] Wagner | Exports firm size and firm dynamics[END_REF].

-L'âge est mesuré par le nombre d'années entre la date de création de l'entreprise et la date de l'enquête. Plus l'entreprise est âgée, plus elle est susceptible de développer des compétences managériales et entrepreneuriales et d'accumuler des connaissances et de l'expérience de l'environnement concurrentiel aussi bien national qu'international.

Ainsi, l'âge de l'entreprise devrait avoir un effet positif sur son internationalisation conformément à l'hypothèse d'apprentissage par la pratique ou de learning by doing [START_REF] Das | Size, age and firm growth in an infant industry: The computer hardware industry in India[END_REF][START_REF] Clerides | Is Learning by Exporting Important? Micro-Dynamic Evidence from Colombia, Mexico, and Morocco[END_REF]Yazdanfar, 2012) -Le capital humain est une variable muette qui prend la valeur 1 si l'entreprise a mis en place un programme de formation destiné à ses salariés et 0 sinon. L'impact du capital humain sur l'internationalisation des entreprises est ambigu dans la littérature. En effet, certaines études trouvent un effet positif du capital humain mesuré par l'expérience et le savoir-faire du gestionnaire sur l'internationalisation des entreprises [Reuber et Fischer (1997) ; [START_REF] Qian | Multinationality, product-diversification, and profitability of emerging US small and medium-sized enterprises[END_REF] ; [START_REF] Dhanaraj | A resource-based approach to the study of export performance[END_REF]], tandis que d'autres n'en détectent pas [START_REF] Ruzzier | Human Capital and SME Internationalization: A Structural Equation Modeling Study[END_REF][START_REF] Schank | Do exporters really pay higher wages? First evidence from German linked employer-employee data[END_REF] -La disposition de financements est un élément clef important de la stratégie d'internationalisation des entreprises dont la mise en oeuvre représente un coût [START_REF] Buch | Financial constraints and foreign direct investment: firm-level evidence[END_REF][START_REF] Minetti | Credit constraints and firm export: Microeconomic evidence from Italy[END_REF][START_REF] Secchi | Exporting under financial constraints: margins, switching dynamics and prices[END_REF]. La littérature sur la structure de financement des entreprises met également en évidence l'importance des sources et -Le secteur est une variable de contrôle introduite sous forme de variables muettes.

 Les variables d'environnement permettent de capter les effets du milieu dans lesquels évolue l'entreprise conformément à la thèse selon laquelle l'internationalisation des activités dépend aussi bien des caractéristiques propres de l'entreprise que des dotations factorielles du pays d'origine [START_REF] Mayer | The Happy Few: The internationalisation of European firms. New facts based on firm-level evidence[END_REF]. Ces facteurs sont mesurés par la localisation de l'entreprise, la qualité des infrastructures et la qualité des institutions et de la réglementation du pays d'appartenance.

-La localisation est prise en compte par une variable muette notée « Agglomération » qui prend la valeur 1 si l'entreprise est située dans la région la plus peuplée et 0 dans le cas contraire. Elle permet de capter les effets externes d'agglomération sur le comportement et les performances des entreprises [START_REF] Dunning | Location and the multinational enterprise: A neglected factor[END_REF][START_REF] O'farrell P | Regional influences on foreign market development by business service companies: Elements of a strategic context explanation[END_REF][START_REF] Porter | Locations, clusters, and company strategy[END_REF][START_REF] Neffke | The Dynamics of Agglomeration Externalities along the Life Cycle of Industries[END_REF] [START_REF] Fernandez | From institutions to financial development and growth: what are the links?[END_REF], une hausse des coûts de production (ibid.) et une perte de compétences et de capital humain [START_REF] Collier | The Economic Legacy of Civil War: Firm-level Evidence from Sierra Leone[END_REF].

Tests d'hétérogénéité observable

Conclusion

L'objectif de cet article réside dans la mise en évidence des déterminants de Nos résultats peuvent toutefois présenter un intérêt pour les décideurs politiques intéressés par l'accroissement de l'ouverture des entreprises du pays ou de la région dont ils ont la charge. La diversité des déterminants de l'internationalisation que nous avons soulignée met en évidence le besoin de politiques publiques jouant simultanément sur plusieurs volets et qui combinent des aspects institutionnels, des dispositifs financiers et un système de formation avec des possibilités d'adaptation en fonction des caractéristiques des entreprises.

  sur la Turquie, El-Gohary et al. (2013) sur l'Égypte et Khalil et al. (2012) sur la Jordanie, beaucoup reste à faire pour comprendre les formes d'internationalisation des entreprises des pays du Moyen Orient et en proposer une analyse systématique. Tel est l'objet de ce papier qui propose une analyse empirique de cette question à partir d'un modèle permettant d'estimer d'abord les déterminants de l'engagement à l'international, puis les facteurs expliquant les différentes modalités d'internationalisation. Il est estimé grâce à une base de données individuelles d'entreprises, Enterprise Surveys de la Banque Mondiale, couvrant trois pays (Jordanie, Liban et Turquie) pour l'année 2013. Nos résultats montrent que les caractéristiques idiosyncrasiques des entreprises, les financements non bancaires, ainsi que les réglementations douanières et commerciales déterminent la probabilité d'internationalisation avec des variantes selon la classe de taille et le secteur d'appartenance de l'entreprise. Nous montrons aussi, et ce résultat est assez innovant au regard de la littérature, que les déterminants de l'internationalisation varient selon le mode de contact avec le reste du monde et l'intensité de la pratique des échanges internationaux des entreprises.

  Enterprise Surveys fournit des indicateurs permettant d'évaluer plusieurs dimensions du climat des affaires notamment la qualité des institutions et de la réglementation (qui mesure la relation entre le gouvernement et les entreprises), l'accès au financement, les contraintes d'infrastructures. Elle fournit également des informations sur les caractéristiques propres aux entreprises. Nous retenons les données les plus récentes, collectées à l'occasion

  de la vague d'enquête de 2013, concernant trois pays de la région MENA (Jordanie, Liban et Turquie).

Figure 1 :

 1 Figure 1 : Répartition des entreprises par catégorie de taille (en %)

  figure 4 résume les trois niveaux du modèle Logit séquentiel utilisé dans la suite de l'article.

Figure 4 :

 4 Figure 4: Arbre et transitions du modèle Logit séquentiel

  2) Dans laquelle FI est une variable catégorielle caractérisant la forme d'internationalisation selon cinq modalités (exportation des biens et services, importation des biens et/ou des matières premières, utilisation d'une technologie étrangère, pratique de deux formes d'internationalisations différentes, pratique des trois formes d'internationalisation). Les variables explicatives sont similaires à celle de l'équation 1.

  de leur diversité comme facteur de performance de l'entreprise[START_REF] Demirgüç-Kunt A | Funding growth in bank-based and market-based financial systems: evidence from firm-level data[END_REF]. Si la plupart des travaux concernent la complémentarité entre finance directe et indirecte, d'autres ont également mis l'accent sur le rôle des institutions financières non-bancaires 5 comme substitut aux banques[START_REF] Boyd | The Evolution of Debt and Equity Markets in Economic Development[END_REF]. Deux variables permettent d'approximer cette double dimension. Il s'agit en premier lieu de la disponibilité d'une ligne de crédit bancaire, introduite sous forme d'une variable binaire qui prend la valeur 1 si l'entreprise dispose d'une ligne de crédit dans un établissement bancaire et 0 dans le cas contraire. Une importante littérature montre en effet que l'accès au crédit conditionne les performances des entreprises (Demirgüç-Kunt et Maksimovic, 2002). Un effet positif est attendu. En second lieu, la spécification de l'équation à estimer contient une information sur l'importance des financements non bancaires, dans une logique de complémentarité des ressources externes. Elle prend la forme d'une variable définie par le pourcentage de financement accordé par une institution financière non bancaire. L'internationalisation des entreprises est coûteuse. Elle peut en effet nécessiter la mise en place d'un système de gestion spécifique et l'organisation des activités ainsi qu'une adaptation des produits aux modes de consommation et aux cadres légaux et réglementaires. Nous nous attendons donc à ce que l'internationalisation soit positivement corrélée à la disponibilité de ressources financières bancaires et non bancaires.

  (2007) qui, dans leur étude sur micro-données d'entreprises anglaises ne parviennent pas à mettre en évidence de relation directe entre le rationnement du crédit et l'internationalisation des entreprises. La corrélation positive entre la disponibilité de lignes de financement nonbancaires et l'internationalisation que nous obtenons est conforme aux résultats de Berman et Héricourt (2010). Leur analyse qui porte sur un échantillon d'entreprises implantées dans des pays développés et en développement montre qu'une meilleure santé financière facilite l'engagement à l'exportation. Ces résultats suggèrent que les entreprises peuvent utiliser les financements non-bancaires comme des ressources en complément, voire en remplacement du crédit bancaire, si les établissements bancaires ne s'engagent pas dans le financement des opérations d'internationalisation qui demeurent risquées. Pour ce qui est des variables institutionnelles, nos résultats montrent que les réglementations douanières et commerciales ont une influence positive et significative sur la probabilité qu'une entreprise soit internationalisée. Ce résultat va dans le sens de la littérature sur ce sujet. Kinda (2010) trouve en effet que les réglementations commerciales et douanières encouragent les IDE horizontaux dans les pays en développement. Cette conclusion est également conforme à la théorie de l'IDE horizontal, selon laquelle les entreprises visant à approvisionner le marché local peuvent avoir une préférence à investir dans les pays disposant d'une protection par des barrières douanières et commerciales qui leur confère des avantages en termes de prix.

  l'internationalisation des entreprises de trois pays de la région MENA. Nos résultats montrent que la probabilité qu'une entreprise soit internationalisée et l'intensité de son engagement à l'international dépendent d'un ensemble de facteurs caractéristiques de l'entreprise même et du contexte institutionnel et économique dans lequel elle opère. Parmi les caractéristiques individuelles des entreprises, la taille, la disponibilité d'un capital humain qualifié et la localisation dans une grande agglomération interviennent à côté de l'accès à des ressources financières, notamment non-bancaires. Nos résultats montrent également que le contexte institutionnel intervient aussi dans la mesure où les réglementations douanières et commerciales déterminent la probabilité d'internationalisation. Les tests effectués par classe de taille et par secteur confirment largement les résultats obtenus sur l'ensemble de la population. En combinant des éléments individuels et contextuels, ces résultats apportent un éclairage nouveau par rapport aux travaux antérieur sur l'internationalisation des PME de pays émergents. La mobilisation d'un large échantillon d'entreprises implantées dans trois pays du Moyen-Orient nous permet également de mieux comprendre le processus d'internationalisation des entreprises dans cette région. Les résultats obtenus soulignent aussi la variété des conditions permissives de l'internationalisation et la complexité des combinaisons qui débouchent sur l'entrée et le degré de pénétration dans les circuits d'échange internationaux.La principale limite de notre analyse tient à la nature de l'échantillon utilisé qui ne porte que sur une année. Les contraintes liées à la source ne permettent pas d'envisager de solution à cette difficulté. Un élargissement du nombre de pays couverts par l'analyse pourrait constituer une issue, au prix, cependant, d'une hétérogénéité relative à l'année de collecte des données. De même, les données disponibles ne nous ont pas permis de procéder à la distinction habituelle entre l'engagement à l'international et l'intensité de la participation de l'entreprise aux flux d'échanges internationaux comme le proposent les recherches qui reposent sur des données décrivant les achats et les ventes des entreprises en fonction de leur origine.

Répartition sectorielle des entreprises (en %)

	100% Figure 2 : Source : Calculs des auteurs à partir de Enterprise Surveys (Banque Mondiale, 2013)
	90%		86%
	L'examen de l'intensité de l'engagement à l'international met également en évidence
	Catégories de taille (en % de l'échantillon total) des nuances importantes suivant le type d'internationalisation pratiqué et la combinaison des 80%
	65% formes d'internationalisations réalisée par les entreprises (figure 3) : 19 % des entreprises de 70%
	46% 32% l'échantillon total réalisent des exportations de biens et/ou de services, 25% importent des 36% 18% 40% 60% Entreprises internationalisées par 50% catégorie de taille (en % du biens ou des matières premières et 17% utilisent une technologie étrangère. Si l'on considère 40% 40% nombre d'entreprises la combinaison de plusieurs formes d'internationalisation, la proportion diminue internationalisées de l'échantillon 28% 30% total) considérablement. En effet, 32% des entreprises pratiquent une seule forme Entreprises internationalisées par 20% catégorie de taille (en % du d'internationalisation, 20% combinent deux formes et seulement 5% sont engagées dans les
	10% trois formes d'internationalisation.	nombre total d'entreprises de la catégorie de taille)
	0%
	Petites (<20	Moyennes (20-99	Grandes (>100
	employés)	employés)	employés)

Figure 3: Répartition des entreprises suivant les formes d'internationalisation (en %)

	90%
	80%		78%
	70%	66%
	60%
	50%
	40%	34%		Secteur manufacturier
	30%		22%	Secteur des services
	20%
	10%
	0%
		Echantillon total	Entreprises
	internationalisées Source : Calculs des auteurs à partir de Enterprise Surveys (Banque Mondiale, 2013)

3.1 Le Modèle économétrique

	Trois formes d'internationalisation	5%
	Deux formes d'internationalisation		20%
	Une forme d'internationalisation		32%
	Utilisation d'une technologie étrangège		17%
	Importations		25%
	Exportations		19%
	0%	5%	10% 15% 20% 25% 30% 35%
	Afin d'intégrer les formes variées d'internationalisation préalablement identifiées, notre
	analyse met l'accent à la fois sur l'intensité des ventes réalisées avec des clients étrangers et
	sur la nature des relations tissées entre une entreprise et ses partenaires internationaux. Ces
	deux dimensions sont analysées à l'aide d'un modèle empirique en deux étapes.
	La première étape consiste à estimer la probabilité pour une entreprise d'être
	internationalisée en fonction de ses caractéristiques propres et des caractéristiques de son lieu
	d'implantation. Elles illustrent la manière dont le climat des affaires influence les stratégies et
	les comportements des entreprises. Afin de prendre en compte le contexte national dans lequel
	les entreprises opèrent, une variable pays est également introduite dans l'équation estimée. La
	distribution de la variable dépendante présentant des points extrêmes et la présence des

Résultats empiriques et commentaires 4.1 Analyse de l'engagement à l'international 4.1.1. Résultats pour l'ensemble de la population

  . Au regard du processus d'internationalisation, sa prise en compte dans le modèle est motivée par la littérature empirique du commerce international qui souligne l'existence d'économies d'agglomération à l'exportation(Greenawa et al., 2004 ;[START_REF] Kneller R | Industrial Linkages and Export Spillovers from FDI[END_REF][START_REF] Greenaway | Exporting, Productivity and Agglomeration[END_REF] et met en évidence l'impact positif de la présence d'autres exportateurs au niveau local sur la probabilité qu'une firme commence à exporter vers un pays donné. Un signe positif est attendu. Depuis les premiers rapports de Doing Business de la Banque Mondiale, la qualité des institutions et des réglementations est devenue une variable incontournable des travaux sur les écarts économiques des pays. Règles, normes et institutions créent en effet des : les variables suivantes : Corruption, Instabilité Politique, Réglementations, Télécommunication et Transport sont mesurées par les perceptions des entreprises sur une échelle allant de 0 (absence d'obstacle) à 4 (obstacle sévère). Cette échelle mesure la gravité des contraintes qu'elles subissent dans chacun de ces domaines.Le problème d'endogénéité du climat d'investissement mérite d'être pris en compte en raison, notamment, de la nature qualitative des variables qui, pour la plupart, sont des indicateurs de perception. Or, ces derniers sont susceptibles de contenir des erreurs de mesure. l'ensemble des autres entreprises de même taille, appartenant au même secteur, implantées dans la même région et dans le même pays (voir Nguedam-Ntouko, 2012 pour une présentation complète de la méthode). On obtient ainsi une estimation naturelle du niveau des variables d'environnement prises en compte dans le modèle. Cette approche

	politique, la corruption et les réglementations douanières et commerciales. Elles Nombre d'années écoulées entre la date de création de l'entreprise et la date Capital Humain Âge 1987 0,25 0,44 0 1
	de l'enquête traduisent la perception des l'entreprises exprimée comme précédemment. Agglomération 1987 0,67 0,47 0 Taille Nombre de salariés permanents déclarés à la fin de l'année fiscale Financement non bancaire 1987 0,88 6,06 0	1 100
	L'instabilité politique mesure la prévisibilité du développement politique et Capital Humain Variable muette qui prend la valeur 1 si l'entreprise a mis en place un Crédit bancaire 1987 0,42 0,49 0 1
	programme de formation destiné à ses salariés et 0 sinon 1987 0,55 0,50 l'orientation du gouvernement. Il s'agit ici de l'instabilité politique au sein du pays Télécommunication 0 4 d'implantation de l'entreprise. Les travaux empiriques prennent généralement en compte l'instabilité politique sur les marchés étrangers. Leonidou (2004) et Kwasi (2003) montrent que le degré d'instabilité politique sur les marchés étrangers a un impact négatif sur les activités d'exportation des entreprises. Elle peut également Agglomération Variable muette de localisation qui prend la valeur 1 si l'entreprise est située Transport 1987 0,75 0,50 0 4 permet également la prise en compte des spécificités régionales du climat d'investissement au dans la région la plus peuplée et 0 dans le cas contraire. Financement non Bancaire Pourcentage de financement accordé par une institution financière non Corruption 1987 1,44 1,04 0 4 Instabilité politique 1987 1,70 1,19 0 sein des différents pays couverts par l'analyse. L'utilisation des moyennes conditionnelles 4 bancaire Crédit Bancaire Réglementations commerciales et douanières 1987 0,71 0,55 0 pour les indicateurs de perception offre enfin l'avantage d'augmenter le nombre 4 Disponibilité d'une ligne de crédit bancaire, mesurée par une variable binaire qui prend la valeur 1 si l'entreprise dispose d'une ligne de crédit dans un d'observations en prenant en compte les entreprises ayant des observations manquantes sur
	pousser l'entreprise à l'extérieur de son pays d'origine pour échapper à cette forme gouvernement, à la propension des responsables du gouvernement à accepter de risque pays en recherchant des débouchés à l'international dans des pays établissement bancaire et 0 dans le cas contraire. Contraintes relatives à l'absence de transparence dans les décisions du 3.3 Problème d'endogénéité et stratégie d'identification Corruption les variables concernées.
	incitations et des capacités d'agir (extérieure au comportement que la règle juridique vulnérabilité et, par conséquent, présenter les mêmes perceptions des contraintes du climat (pour une application empirique, cf. Demirgüç-Kunt et Maksimovic, 2002). Nous 2 présente les statistiques descriptives des variables du modèle. Tableau 2 : Statistiques descriptives taille) et implantées au sein de la même région devraient logiquement avoir la même est censée couvrir) comme le soulignent les tenants de l'approche institutionnaliste politiquement moins risqués et, dans ce cas, elle exercera un effet positif sur son internationalisation. En effet, l'instabilité politique accroit le risque pays et peut, par conséquent, amener les entreprises à rechercher des débouchés à l'international. Le signe attendu est donc indéterminé. Les réglementations douanières et commerciales se réfèrent aux documents et procédures (approbations, signatures, etc.) nécessaires à l'exportation et à l'importation de marchandises. Kinda (2010) trouve un effet positif de cette variable sur l'IDE horizontal alors que Khalil et al. (2012) rendent compte d'une perception négative des effets de la réglementation sur les affaires de la part des entrepreneurs. Le tableau 1 donne une version résumée de la définition des variables du modèle et le tableau des paiements informels, et à la propension à offrir les contrats publics à ceux qui ont des relations avec les responsables politiques. Instabilité Politique Contraintes en matière de prévisibilité du développement politique et l'orientation du gouvernement. Pour résoudre ce problème, nous utilisons les moyennes conditionnelles au pays, au secteur d'activité, à la ville d'implantation et à la taille des entreprises. Cette approche est utilisée par Dollar et al. (2005), Commander et Svejnar (2008), Kinda et al. (2011), Augier et al. (2012), Chaffai et al. (2012) et Nguedam Ntouko (2012). L'idée est qu'au sein de chaque pays, les entreprises ayant les mêmes caractéristiques (en termes de secteur d'activité et de 4. Tableau 3:
	proposons de mesurer la qualité des institutions par trois variables : l'instabilité Nombre Écart-
		Variables		d'observations Moyenne	type	Min	Max
	Être internationalisé ou pas	Tableau 1 : Définition des variables utilisées 1987 0,57 0,50	0	1
	Variable Âge Taille (Log)	Définition	1987 1987	19,63 3,22	15,89 1,36	0 0	156 8,56

-La qualité des infrastructures est exprimée à partir de variables de perception des entreprises 6 permettant d'apprécier le poids des contraintes en matière de transport (de marchandises et de matières premières) et de télécommunications. Pour ce qui est du transport, il s'agit du coût, de la qualité et de la fiabilité du réseau de transport. Quant aux télécommunications, il s'agit notamment du coût, de la fiabilité et de la qualité du réseau téléphonique. Ces variables s'expriment sur une échelle de 0 à 4 ; où 0 signifie l'absence d'obstacle et 4, la présence d'un ou de plusieurs obstacles sévères. Plusieurs travaux trouvent un effet négatif des contraintes d'infrastructures (notamment en termes de technologie de l'information et de la communication) sur les exportations des entreprises

[START_REF] Portugal-Perez A | Export Performance and Trade Facilitation Reform: Hard and Soft Infrastructure[END_REF]

,

[START_REF] Morgan- | Post-entry Internationalization Dynamics[END_REF]

, et

[START_REF] Martens | What does economic research tell us about cross-border e-commerce in the EU Digital Single Market? JRC-IPTS Working Paper on the Digital Economy[END_REF]

]. Un signe négatif est attendu pour ces variables.

-La corruption est définie comme celle qui touche les administrations et le secteur public en général. Elle se réfère à l'absence de transparence dans les décisions du gouvernement, à la propension des responsables du gouvernement à accepter des paiements informels, ainsi qu'à la propension à offrir les contrats publics à ceux qui ont des relations avec les responsables politiques.

[START_REF] Kimuyu | Corruption, firm growth and export propensity in Kenya[END_REF]

trouve que la corruption réduit la probabilité d'exporter des entreprises au Kenya. Un signe négatif est attendu. Réglementations Contraintes relatives aux réglementations douanières et commerciales. Elles se réfèrent aux documents et procédures (approbations, signatures, etc.) nécessaires à l'exportation et à l'importation de marchandises. Télécommunication Contraintes en termes de coût, de fiabilité et de qualité du réseau téléphonique. Transport Contraintes en matière de transport (de marchandises et de matières premières) pour ce qui est du coût, de la qualité et de la fiabilité du réseau de transport. Note L'appréciation de la position sur l'échelle de notation peut par conséquent être hétérogène entre les entreprises, les secteurs, les régions et les pays. Par ailleurs, dans leurs réponses sur la qualité du climat d'investissement, les entreprises peuvent être influencées par la perception qu'elles ont de leur propre productivité et peuvent parfois attribuer leur inefficacité à des facteurs externes. A contrario, les entreprises ayant de bonnes performances peuvent avoir tendance à sous-estimer les contraintes du climat d'investissement. Aussi, les entreprises ayant de bonnes performances peuvent essayer de réduire ces contraintes par des négociations auprès des autorités publiques, par exemple pour échapper à certaines réglementations, limiter les inspections ou obtenir des infrastructures plus fiables. Par conséquent, il se pourrait que ces variables de perception ne soient pas toujours des déterminants exogènes de la performance des entreprises (Nguedam-Ntouko, 2012). d'investissement pour leurs activités. Pour parvenir à ce résultat, nous utilisons les moyennes conditionnelles des variables qualitatives précédemment présentées. Ces dernières se présentent de la manière suivante. Pour chaque entreprise 𝑖, de taille l , du secteur j , située dans la région r , et le pays p , nous utilisons la moyenne conditionnelle des perceptions de Nous estimons tout d'abord la probabilité pour une entreprise d'être internationalisée à travers quatre équations en incrémentant une équation de base avec différentes catégories de variables (caractéristiques idiosyncrasiques des entreprises, variables financières, variables de qualité des infrastructures et variables institutionnelles). Les effets pays et les effets sectoriels sont pris en compte par l'introduction des variables muettes correspondantes. Les résultats des estimations sont présentés dans le tableau 3.

Estimations Logit de la probabilité d'être internationalisé (Effets marginaux)

  La localisation dans une grande ville exerce un effet positif et significatif la probabilité qu'une entreprise soit internationalisée, laissant ainsi à penser que ces dernières bénéficient de la présence d'un milieu ou de leur insertion dans un collectif d'entreprises. L'explication fournie est inspirée des effets analysés dans les réseaux d'entreprises, car, comme le notent Koenig et al. (2010), « plus qu'un effet spécifique à la région de départ, les résultats soulignent la nature bilatérale des effets d'agglomération : en effet, c'est la proximité d'entreprises exportant vers un pays donné qui augmente la probabilité qu'une firme commence à exporter vers ce pays, et non le nombre total d'exportateurs » (p. 87). Globalement, nos résultats confirment l'importance du financement dans le processus d'internationalisation des entreprises (St-Pierre et al., 2011) avec des nuances au regard du type de financement considéré. En effet, la disponibilité d'un financement non bancaire influence positivement la probabilité d'être internationalisé, ce qui n'est pas le cas du crédit bancaire. Ce résultat sur les dettes bancaires va dans le sens de Greenaway et al.

		(1)	(2)	(3)	(4)
		Être Internationalisé Être Internationalisé Être Internationalisé Être Internationalisé
	Age	0.00132	0.00123	0.00117	0.000943
		[1.56]	[1.42]	[1.35]	[1.06]
	Taille (Log)	0.134***	0.138***	0.136***	0.124***
		[12.06]	[11.65]	[11.23]	[10.25]

Résultats des estimations Logit par classe de taille (Variable expliquée : être internationalisée ou non ; Effets marginaux)

  Afin de tester l'influence de l'hétérogénéité observable sur les résultats obtenus, nous effectuons les estimations par catégorie de taille et par secteur d'activité. L'hypothèse est que les déterminants de l'internationalisation peuvent être différents suivant les caractéristiques des entreprises, notamment leur taille et le secteur d'activité dans lequel elles opèrent. Une désagrégation de la population globale en fonction de la taille va permettre d'affiner ce résultat. Le critère de classification retenu est le nombre de salariés permanents à la fin de l'exercice fiscal. Suivant les conventions internationales en vigueur à la Banque Mondiale, nous distinguons trois classes de taille : les petites entreprises qui comptent moins de 20 salariés, les moyennes entreprises dont le nombre de salariés est compris entre 20 et 99 et les grandes entreprises qui emploient plus de 100 salariés. Les résultats des estimations par catégorie de taille pour le modèle le plus complet sont présentés dans le tableau 4. Effets marginaux. Valeurs absolues des statistiques de z robustes entre les crochets. * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01. (D) : Variables muettes codées 1 ou 0. (M) : Moyennes conditionnelles. Toutes les équations sont estimées avec les variables muettes pays et les variables muettes sectorielles non présentées ici pour des besoins de concision.

	Agglomération (D) probabilité qu'une firme commence à exporter vers ce pays, et non le nombre total 0.0884* 0.173*** -0.00823
	Financement non Bancaire d'exportateurs » (p. 87).	[1.96] 0.00896**	[3.59] 0.0294*	[0.25] -0.00212
	[2.28] -0.0243 L'absence de sensibilité des grandes entreprises aux variables institutionnelle va dans le [1.73] [0.84] Crédit Bancaire (D) 0.0593 0.0249
	[0.64] sens des résultats de Demirgüç-Kunt et Maksimovic (2002). Ces firmes présentent une assez [1.51] [0.70]
	Télécommunication (M) bonne capacité à faire face aux contraintes de l'environnement des affaires et ont plus de -0.0317 -0.0735 0.0102 [0.56] [1.44] [0.36] 4.2.1 Hétérogénéité suivant les catégories de taille Transport (M) -0.0824 0.0146 -0.0164 [1.30] [0.30] [0.56] pouvoir en matière de négociation avec les autorités publiques. Par ailleurs, elles peuvent
	Corruption (M) mobiliser des moyens nécessaires à l'accès à l'information destinée aux prévisions. Les -0.0482 0.0457 0.00477 L'estimation du modèle sur l'ensemble de la population a mis en évidence une relation positive, significative et forte de la taille sur la probabilité d'internationalisation d'une [1.18] [0.85] [0.16] Instabilité Politique (M) 0.0516 -0.0472 0.00541 petites et moyennes entreprises sont en revanche sensibles à la réglementation et, pour y
	Moyennes entreprises [0.86] 0.140*** [2.84] 703 -406.7 0.0000 0.108 Les résultats obtenus sont cohérents avec les estimations effectuées sur l'ensemble de la Grandes entreprises [1.15] [0.18] Réglementations (M) 0.215*** 0.0322 [3.35] [0.96] Nombre d'Obs. 924 360 Pseudo Log de -559.2 -120.4 Prob > chi2 0.0000 0.0001 Pseudo R2 0.0973 0.148 population à deux points près. De manière générale, l'effet des variables individuelles et contextuelles diminue quand la classe de taille augmente. Aucune variable n'est significative pour les grandes entreprises. Ce résultat va dans le sens des travaux de Beck, Demirgüç-Kunt et Maksimovic (2005) qui montrent que la croissance et la performance des firmes est d'autant moins soumise à l'environnement des affaires que leur taille est importante. . La taille influence positivement la probabilité d'une entreprise d'être internationalisée mais la valeur de ce coefficient est décroissante. Elle est plus élevée pour la population des petites entreprises et devient non significative pour les grandes. Cela confirme la thèse qu'ail existe une taille critique au-delà de laquelle l'engagement à l'international n'est plus sensible à l'augmentation de la taille de l'entreprise. La localisation dans une grande ville exerce un effet positif et significatif sur les petites et moyennes entreprises uniquement, laissant ainsi à penser que ces dernières bénéficient de la présence d'un milieu ou de leur insertion dans un échapper, s'engagent dans un processus d'internationalisation. 4.2.2 Hétérogénéité sectorielle entreprise. Tableau 4: Petites entreprises Vraisemblance Chi2 de Wald 91.78 76.69 42.02 Les estimations par secteurs d'activité mettent en évidence une sensibilité de
	Age collectif d'entreprises. L'explication fournie est inspirée des effets analysés dans les réseaux 0.000916 0.00106 0.000734
		[0.70]	[0.81]	[0.85]
	Taille (Log)	0.178***	0.0824**	0.00717
		[4.73]	[2.08]	[0.36]
	Capital Humain (D)	0.158***	0.0947**	0.00268
		[2.88]	[2.19]	[0.08]

d'entreprises, car, comme le notent

[START_REF] Koenig | Économies d'agglomération à l'exportation et difficulté d'accès aux marchés[END_REF]

, « plus qu'un effet spécifique à la région de départ, les résultats soulignent la nature bilatérale des effets d'agglomération : en effet, c'est la proximité d'entreprises exportant vers un pays donné qui augmente la l'internationalisation des entreprises du secteur manufacturier différente de celle qui concerne les entreprises du secteur des services. Les résultats des estimations reportées dans le tableau 5 font apparaître deux écarts principaux avec les résultats généraux. La dotation en capital humain influence la probabilité d'être internationalisé pour les entreprises industrielles uniquement, ce tend à confirmer l'idée d'une ouverture internationale des entreprises nécessitant des compétences de la part des salariés et des entrepreneurs. Il est également à noter que si la probabilité d'être internationalisée est positivement corrélée à la disponibilité de financements non bancaires pour les entreprises du secteur des services comme pour l'ensemble de notre population, l'internationalisation des entreprises industrielles n'est pas corrélée à la disponibilité des financements.

Tableau 5 : Résultats des estimations Logit par secteur (Variable expliquée : être internationalisée ou non ; Effets marginaux)

  moins une forme quelconque d'internationalisation et celles qui demeurent sur le marché national. Cette variable ne joue significativement ni pour différencier les entreprises qui présentent une et seulement une forme d'internationalisation de celles qui présentent au moins deux formes d'internationalisation, ni pour différencier les entreprises qui présentent trois au lieu de deux formes d'internationalisation. Il en est de même pour le financement non-bancaire qui exerce uniquement un effet positif sur le fait d'être internationalisé et pas sur le nombre de formes d'internationalisations pratiquées. Cette sensibilité supérieure de la première transition à une variable explicative particulière est confirmée pour la variable Réglementation qui n'exerce pas d'influence sur l'arbitrage entre les différentes possibilités d'intensité de l'internationalisation. Les estimations effectuées montrent que deux variables interviennent pour différencier les entreprises qui pratiquent seulement une forme d'internationalisation de celles qui en pratiquent 2 ou 3. Il s'agit, en premier lieu, de la variable qui caractérise la disponibilité des financements bancaires. Elle exerce une influence positive sur le fait de présenter deux ou trois formes d'internationalisation plutôt qu'une seule alors qu'à ce stade, la disponibilité de financements bancaires ne joue plus. Une interprétation possible de cette corrélation est que les banques peuvent considérer que la prise de risque majeure intervient lors du changement d'état (être ou ne pas être internationalisé). Une fois que l'entreprise est internationalisée, le fait de présenter une ou plusieurs formes d'internationalisation relève d'un changement de degré d'implication, si bien que les établissements de crédit bancaire seraient plus en mesure d'évaluer ce type de risque. La variable Instabilité Politique exerce un effet négatif et significatif pour les entreprises situées dans la deuxième transition (adoption de deux ou trois formes d'internationalisation vs. une seule forme). L'effet négatif de l'instabilité politique pourrait s'expliquer par le fait que la compétitivité des entreprises et leur insertion dans les circuits d'échange internationaux est entravée par l'instabilité politique qui peut provoquer une perte de confiance de la part des clients et fournisseurs

	qui présentent au
		Industrie	Services
	Age	0.000825	0.000882
		[0.89]	[0.63]
	Taille (Log)	0.135***	0.0568***
		[10.60]	[3.12]
	Capital Humain (D)	0.0870***	0.0685
		[2.79]	[1.18]
	Agglomération (D)	0.0960***	0.101*
		[2.88]	[1.90]
	Financement non Bancaire	0.00584	0.0129**

Divers apporteurs de fonds entrent dans cette catégorie depuis les organismes de micro-crédit jusqu'aux capitaux-risqueurs en passant par des institutions publiques qui peuvent accorder des aides, des prêts ou des avances non-remboursables en cas d'échec.

Les entreprises sont appelées à indiquer sur une échelle allant de 0 (absence d'obstacle) à 4 (obstacle sévère) la gravité des contraintes qu'elles subissent.

Capital Humain (D)


EconomiX Marc Brunetto
email: marc.brunetto@u-paris10.fr

Nadine Levratto
email: nadine.levratto@u-paris10.fr

ANALYSIS OF THE JOB CREATION PROCESS IN METROPOLITAN AREAS: A SPATIAL PERSPECTIVE

Keywords: Metropolitan areas, agglomeration effects, spatial econometrics, spillover effects. JEL codes / Codes JEL R11, R12, R50 Territoires métropolitains, métropoles institutionnelles, effets d'agglomération, économétrie spatiale, effets de débordement

This paper seeks to challenge the view that metropolitan areas are characterized by a general positive trend in the job creation process. It rests upon an empirical analysis of the 13 French metropolitan areas over the 2004-2010 period. The estimations of employment growth run using spatial econometrics modeling techniques show that spatial spillover effects intervene in the growth process of the areas under review and that density matters in determining the employment growth rate. We have been unable to identify a unique model of metropolitan dynamics. Indeed, each metropolitan area is characterized by a specific combination of explanatory variables which, finally, attests of the variety of the metropolitan frameworks.

Introduction

The idea that big cities contributed to economic efficiency and growth is broadly agreed. On one hand, policy makers are convinced that the solution to the deficit in competitiveness and growth will be solved by a more intense agglomeration process and are supported by a huge literature that tends to show that metropolitan cities, areas or regions perform better than rural areas.

Several research [START_REF] Combes | The identification of agglomeration economies[END_REF][START_REF] Fujita | On the evolution of hierarchical urban systems[END_REF] have provided empirical evidence for the metropoles' argument. Workers located in big cities are more productive than others [START_REF] Combes | The Productivity Advantages of Large Cities: Distinguishing Agglomeration From Firm Selection[END_REF], people tend to have more chances to learn and acquire skills in urban agglomerations that ensure them higher returns (Edward Glaeser, 2011), the employment growth rate is higher too [START_REF] Glaeser | Growth in cities[END_REF], large urban agglomerations, tend to have higher per capita incomes than those that do not [START_REF] Brülhart | Agglomeration and growth: Cross-country evidence[END_REF], large cities produce more output per capita than small cities [START_REF] Behrens | Productive Cities: Sorting, Selection, and Agglomeration[END_REF], etc. In the same vein, [START_REF] Ahrend | Does Regional Economic Growth Depend on Proximity to Urban Centres? Paris[END_REF] demonstrate that, between 1995 and 2010, regions, which contain urban agglomerations with more than 500,000 inhabitants, have been growing approximately 0.2 percentage points faster on a per capita basis than regions without them.

France does not escape to this phenomenon. Several papers and reports emphasize the economic advantages related to concentration. Urban areas tend to be characterized by significantly higher growth rates, a higher productivity of labor and higher salaries than rural areas [START_REF] Combes | The Productivity Advantages of Large Cities: Distinguishing Agglomeration From Firm Selection[END_REF]. It seems to be clearly established that metropolitan areas fueled the French economy over the forty last years and that their rate of change in the number of employees is significantly higher than the one computed for other cities [START_REF] Baude | Les métropoles créent-elles plus d ' emplois ?[END_REF].

In challenging the view that metropolitan areas are characterized by a general positive trend in the job creation process, the article provides additional arguments in favor of the thesis that metropolitan areas do not compose a consistent group. In this perspective, our research is in line with theoretical ideas and empirical evidence brought by existing literature which points out that different firms do better in different types of places, and that the benefits of industry-clustering vary by industry and size of establishment [START_REF] Fothergill | Are big cities really the motor of UK regional economic growth?[END_REF]. The focus is mainly on French's big cities, particularly the 13 regional metropolitan areas; but Paris area. This choice is made on two grounds. First, these cities have been the main focus of recent policy attention in France. Second, as mentioned above, metropolitan areas have been emphasized in contemporary theory on urban and regional growth and productivity. Paris is excluded due to its peculiar place in the French economy1 . Following Robert [START_REF] Lucas | On the mechanics of economic development[END_REF] who noticed about international differences in economic development "I do not see how one can look at figures like these without seeing them as representing possibilities.", we admit that, on average, metropolitan areas make a determinant contribution to the French economic growth. This however does not mean that this positive relation is verified for all the metropolitan areas and does not implies that the metropolitan areas are consistent in the sense that the economic dynamism of the municipalities that compound them benefit from their inclusion in the administrative metropolitan area. Thanks to a unique dataset providing the number of employees in every municipalities of the 13 regional metropolitan areas over the 2004-2010 period, we empirically consider this second issue looking at two aspects.

The first one concerns the internal consistency of metropolitan areas. We checked for that considering the existence and the importance of spatial autocorrelation within metropolitan areas.

The second one deals with the economic model that drives the job creation or destruction process at the metropolitan level. Are all the explanatory factors the same in the different metropolitan areas? To what extend do they influence job creation in private companies? The productive power of many of the largest cities outlines just how far the possibilities afforded by urbanization can stretch for economic growth. The question is to bring about evidence about the robustness and the level of generality of this phenomenon.

The remainder of the paper is structured in the following manner. Section 2 summarizes the engines of job creation in metropolitan areas and identifies hypotheses to be tested to verify the existence and the importance of the relation. Then, the article then moves on to the Section 3 which presents the model specification, the sources and the data used to empirically test the previous hypotheses. Section 4 check for the existence of a spatial autocorrelation and Section 5 specifies a model to determine the explanatory factors of the growth rate of employment controlling for spatial autocorrelation. Section 6 presents and discusses the obtained results whereas Section 7 concludes, putting some emphasis on the consequence of our results for the implementation of regional policies.

Metropolitan areas: engine of local development?

It is broadly admitted that cities occupy a central role in contemporary thinking on regional economic growth. Papers in the field of 'New Economic Geography' (NEG) and 'New Urban Economics' (NUE) bring evidence about the positive influence of 'agglomeration economies' that benefit larger cities. Businesses located in this concentrated areas benefit a competitive advantage over companies elsewhere. The economic advantages of big cities are not limited to their administrative boundaries. They are presented as the engine of growth at the regional and even at the national level [START_REF] Schaltegger | Spatial spillovers in metropolitan areas: Evidence from swiss communes[END_REF] through various complementary and interdependent activities. As pointed out by several scholars and experts, metropolitan regions can also be considered as places with the highest level of centrality they assume service functions for a large surrounding area and also beyond this area. Their performance boosts thus the dynamic of suburban areas and, beyond this close neighborhood, the economic activity in the whole metropolitan cluster (ibid). Empirical evidence regarding the 'engines of growth' hypothesis and the geographic scope of any spillovers are provided by the literature.

However, dissenting views with regard to the systematically positive effect point out some weaknesses in the arguments in favor of this thesis. Examining the relationship between national productivity growth and the spatial agglomeration of economic activity across the EU-15 countries for the period [START_REF] Cliff | Spatial Processes: Models and Applications[END_REF]-2007[START_REF] Gardiner | Does spatial agglomeration increase national growth? Some evidence from Europe[END_REF] find mixed results. The tradeoff between the rate of growth experienced and the degree of agglomeration is far from being systematically confirmed. The link between national economic growth observed and the concentration of economic activity strongly depends on the definition of agglomeration adopted and the spatial scale at which the analysis is conducted. Its instability also results from several weaknesses in the analysis (a detailed presentation may be found in [START_REF] Fothergill | Are big cities really the motor of UK regional economic growth?[END_REF]).

The first weakness in the analysis is a conceptual one. The vast majority of empirical research in the new urban economics which supports the positive effect of concentration on economic growth, tends to analyze cities as single entities disconnected from the regional and national production system (Dijkstra, 2013). Though, cities and suburbs are not independent from each other [START_REF] Haughwout | Regional Fiscal Cooperation in Metropolitan Areas: An Exploration[END_REF]. Urban studies bring strong evidence about the interdependence between central cities and surrounding areas. Indeed, central cities may contain amenities, may offer unique chances to connect different transportation systems, and provide unique agglomeration economies that define their important and specialized role in the regional economy. All these characteristics provide a significant monopolistic advantage for the "core" toward the "periphery" [START_REF] Schaltegger | Spatial spillovers in metropolitan areas: Evidence from swiss communes[END_REF].

Most of the time, periphery benefits from spatial spillovers but their intensity depends on several conditions (infrastructures, tax regimes, transfer policies, etc.). This general conclusion should, however, be nuanced. First, because it is sensitive to the territorial unit chosen to perform the analysis. Indeed, most studies have grouped industries and plants into administratively defined areas. This territorial organization creates boundary effects. In addition, papers making comparison between metropolitan areas and the remaining of the region (implicitly non metropolitan areas) consider that the core has no effect on the region under study, and that the region is homogenous (Rosenthal and Strange, 2004). Second, economic agglomeration effects are often measured in a-spatial frameworks in the sense that geographic units are considered spatially independent of each other [START_REF] Guillain | Agglomeration and dispersion of economic activities in Paris and its surroundings[END_REF]. This feature leads to mis-estimate the agglomeration effects and their influence.

The second major weakness of the research advocating the capacity of metropolitan areas to drive the regional or national growth process comes from the publication of a growing number of papers which do not find a clear and stable correlation between these two elements. Mainly, this literature points out that because of the way NEG models are formulated, they also imply that a similar trade-off may exists within regions: spatial agglomeration of activity within a region raises that region's growth rate. These result strongly depends on an underlying assumption that agglomerated regions defined as those in which a nation's economic activity is particularly concentrated grow faster than other regions [START_REF] Martin | The geography of inequalities in Europe[END_REF].

The third weakness of in the normative point of view of the relationship between size and density on one hand and growth or productivity on the other is the embeddedness of the economic activity within metropolitan areas in a general decline in manufacturing employment in the cities.

Over the last thirty years, many developed countries destroyed thousands of manufacturing jobs and manufacturing has been accounting for an ever-smaller share of GDP and total employment. This industrial change gives advantage to big cities as plants foreclosure happens in rural or periurban areas whereas other sectors of the city economy begin to have a bigger influence on overall growth. In a context of replacement of industrial activities by services, a new form of dependence between big cities and regional hinterlands emerges. It results in greater employment in the city since the residential specialization of the suburban areas becomes the key motor of core city prosperity. In other terms, "the city follows what is happening elsewhere rather than drives growth itself" (Fothergill & Houston, 2016, p. 11). In France, an additional problem comes from the business organization and the economic role played by business groups. They tend to capture the value added and, as their headquarters are located in big cities, this accounting organization tends to bias the economic performance of metropolitan areas.

We consider these weaknesses proposing a threefold checking of the metropolitan advantage. We question the compactness and consistency of metropolitan areas, examine if all the cities compounding metropolitan areas take advantage from the agglomeration process and, finally, test the existence of a unique development framework of metropolitan areas. Consistent with these considerations, we formulate our hypotheses: Enterprises Survey (LIFI or "Enquête sur les LIaisons FInancières entre sociétés") to compute the share of stand-alone companies and ad hoc series on the number of unemployed workers to compute the rate of unemployment. All the variables are computed at the municipality level, and we collect information for 13 metropoles but Paris defined by the law enacted at the end of 2015.

As our analysis is centered on activities integrated in values chain, we restrict the field covered to the so-called "productive" activities. According INSEE, they produce goods and services mainly by economic agents located in other areas, or by other establishments located in the same area 2 .

Several definitions of metropolitan areas are available in the literature. A survey of this notion is provided by [START_REF] Bretagnolle | Métropoles et mondialisation (La documen)[END_REF] whereas [START_REF] Cottineau | Diverse cities or the systematic paradox of Urban Scaling Laws[END_REF] show that these definitions matter since scaling estimations are subject to large variations. The general concept of a metropolitan area (MA below) is that of a core area containing a large population nucleus, together with adjacent communities that have a high degree of economic and social integration with that core. Most of the time, a MA combines an urban agglomeration (the contiguous, built-up area) with zones not necessarily urban in character, but closely bound to the center by employment or other commerce. All the data are computed at the municipality level in MA defined this way.

After the merge of the different datasets, our dataset is thus a balanced panel which includes data for seven years, from 2004 to 2010, for 13 French urban areas corresponding to the 13 metropolitan cities (Aix-Marseille, Bordeaux, Brest, Grenoble, Lille, Lyon, Montpellier, Nantes, Nice, Rennes, Rouen, Strasbourg, and Toulouse) 3 .

Analysis of the spatial distribution of the data

In order to examine spatial patterns of business creation rates, we assess their global pattern using Moran's I test (Moran 2016, Cliff and[START_REF] Cliff | Spatial Processes: Models and Applications[END_REF]:

𝐼 = ( 𝑛 Σ 𝑖=1 𝑛 Σ 𝑗=1 𝑛 𝑤 𝑖𝑗 ) * ( Σ 𝑖=1 𝑛 Σ 𝑗=1 𝑛 𝑤 𝑖𝑗 (𝑦 𝑖-𝑦 ̅)(𝑦 𝑗 -𝑦 ̅) Σ 𝑖 𝑛 (𝑦 𝑖 -𝑦 ̅) 2 ) (1)
2 The quantification of the productive sectors at the employment area level from 1975 to 2010 are made available by data provided at the municipal level by INSEE at: http://www.insee.fr/fr/themes/detail.asp?reg_id=99&ref_id=sphere.

To compute the share of employment in the productive sphere as a function of the total number of employees for every employment area, we started from data provided at the district level and aggregated them in accordance with the administrative scale.

3 Descriptive statistics concerning the number of cities included in each metropolitan areas and the number of employees are available on request.

where 𝑛 is the number of spatial units indexed by 𝑖 and 𝑗; 𝑦 is the outcome variable of interest; 𝑦 ̅ is the mean of 𝑦; and 𝑤 ij is an element of spatial weighting matrix, 𝑊, which corresponds to the spatial weights assigned to pairs of units 𝑖 and 𝑗. iii.

Weakly ordered metropolitan areas exhibit several High-High and Low-Low clusters, without significant spatial autocorrelation between them. This is the case for Brest, Grenoble and Lille.

The spatial pattern observed necessitates the adoption of spatial econometric model to take into account the clustering effects.

A spatial model of employment growth

In accordance with the review of the literature, the local business climate is split into different variables, showing how outside characteristics may influence individual performance. Referring to Combes (2000), we propose a reduced form employment growth function where the rate of change of the total number of jobs depends on different local characteristics.

The following model is specified:

𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ 𝑖,𝑡 = 𝑓(𝐷𝑒𝑛𝑠, 𝐶𝑠3, 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑝, 𝐵𝐶, 𝐻𝐻𝐼, 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙) (3),
where the explained variable named Growth it , corresponds to the change in the number of employees in municipality i at time t. As in [START_REF] Ciccone | Productivity and the density of economic activity[END_REF], we approximate agglomeration effects using the ratio given by the total number of employees in a given area, divided by its area measured in square kilometers expressed as a logarithm (Dens). As education and skills have been identified as sources of influence on firm growth, we introduce the share of white-collar workers in the labor force (Cs3) as an explanatory variable in the model5 . It is complemented by the share of employees working in stand-alone companies as a function of the total number of employees in a given area (Indep). We also consider the number of employees working in industrial manufacturing and in the business services sector compared to the total number of employees (BC), which may also be introduced as a proxy for MAR external economies.

Average size and competition in a given area may either encourage entrepreneurs to carry out their projects or deter them from doing so. We consider that the domination of the market by a few establishments can be a driving force in such a process. To capture this phenomenon, we compute the Hirmann-Herfindahl Index 6 (HHI) which provides a measure of the size of firms in relation to the industry and an indicator of the amount of competition among them. Finally, we add the unemployment rate (Unempl) as a proxy for the local economic context, firstly because there is no available data of the demand or incomes at the employment area level and, secondly, as the number of unemployed may influence the level of local demand through its impact on the available income of households. The definitions and sources of the explained and explanatory variables are presented in the Appendix 1 whereas the Appendix 3 contains a table with the main descriptive statistics and the correlation matrices for every area.

Equation (3) can then be written as:

𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ 𝑖,𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐷𝑒𝑛𝑠 𝑖𝑡-1 + 𝛽 2 𝐶𝑠3 𝑖𝑡-1 + 𝛽 3 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑝 𝑖𝑡-1 + 𝛽 4 𝐵𝐶 𝑖𝑡-1 + 𝛽 5 𝐻𝐻𝐼 𝑖𝑡-1 + 𝛽 6 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑖𝑡-1 + 𝑦 𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 (4),

The  coefficients capture the effect of the different variables on the employment growth rate, i designates municipality, and t the period. All the explanatory variables are lagged as mentioned by the subscript t-1. 𝜀 𝑖𝑡 is an error term.

Due to the presence of spatial autocorrelation, we estimate the equation 4 considering the possibility of spatial interactions. Equation 4 becomes then:

𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ 𝑖,𝑡 = 𝛒w𝑒 𝑗𝑡 + 𝑋 𝑖𝑡-1 β + 𝑑 𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 (5), 𝛒 and β are unknown parameters and 𝜀 𝑖𝑡 is an error term. 𝑋 𝑖𝑡 is a matrix of explanatory variables specific to commune i in year t-1. 𝑑 𝑡 represents a set of 6 fixed-time dummies in order to control for time-specific effects common to all municipalities in a given year (e.g. business cycles). The panel structure of the data added to the presence of a spatial clustering leads us to adopt spatial panel models [START_REF] Duhautois | Spatial Panel Models[END_REF]. The following provides a brief discussion of the GWR framework. An in-depth discussion of this method can be found in Fotheringham et al. (2002).

Empirical results and comments

We ran estimations for three types of models. The detailed results are presented in the Appendix 4. The results obtained for the DSM are close from those obtained with the SAR model. This similarity confirms that the spatial autocorrelation is not significant for the spatially lagged explained variables. Estimation results of the basic spatial model indicate that there are very significant spatial interactions between municipalities. The  parameter is significant for the 13 metropolitan areas. Its value corresponds to the intensity of the spatial spreading of a positive or negative change in the number of employments. Our first hypothesis is thus confirmed since all the metropolitan areas are characterized by a positive spatial auto-correlation.

Undoubtedly, agglomeration effects intervene in 11 French metropolitan areas out of 13, Montpellier and Rennes being the only two exceptions find out. This may come from the demand side as the needs and purchases are higher in areas advantaged from a demographic point of view.

Our finding are similar to those obtained by [START_REF] Martin | Spatial concentration and plant-level productivity in France[END_REF] who, in a paper estimating the effect of agglomeration on firm productivity, show that "agglomeration externalities in France take the form of localization economies in the short-run" (ibid, p. 192). The second hypothesis, which considers the positive effect of population density on employment growth, is thus confirmed.

The other results obtained permit to consider the third hypothesis according to explanatory factors of employment growth have the same sign and the same significance regardless the metropolitan area considered. They show it is clearly not the case.

Whatever the metropolitan area considered, the share of white collars always negatively influence on the growth rate. This relation suggests that locations characterized by a higher rate of high skilled jobs create fewer jobs than the others. The apparent contradiction between our results and the results usually obtained in the literature comes from our focus on the productive activities which still employ more white collars than their complement, i.e. "presential" activities. This is specially the case in manufacturing industry which represents an important part of the productive activities. As the total number of employees in manufacturing industry is decreasing, it is not surprising to find this negative sign associated with the variable Cs3 as in [START_REF] Levratto | Does the employment growth rate depend on the local context? an analysis of French industrial establishments over the 2004-2010 period[END_REF].

In the majority of metropolitan areas, our estimations do not detect any correlation between the unemployment rate and the growth in the number of jobs in the productive activities. The correlation is negative and significant in four cases (Aix-Marseille, Lyon, Nantes, and Strasbourg)

where the keynesian relationship between demand and economic growth is confirmed. In this case the unemployment rate is a proxy of the demand whose decreasing trend leads to a decrease in the number of employments. With a positive sign for the variable Unempl, Brest is an exception.

The number of employees working in stand-alone companies scaled by the total number of employees at the municipality level is negative, except for Brest, Montpellier and Strasbourg. The peculiar structure of the French productive system explains this negative correlation. Business groups tend to make the trend in the productive activities with a certain lag [START_REF] Duhautois | Spatial Panel Models[END_REF], so that one cannot be surprised to observe that areas presenting a higher share of employees in strand-alone entities are more likely to create jobs in these sectors.

Looking at HHI index, it is clear that results are not convergent. Two distinct groups can be identified. In the first one, one finds metropolitan areas in which a higher concentration degree deters employment growth (Aix-Marseille, Bordeaux, Brest, Montpellier, Nice, Rennes, and Rouen). The merger and acquisition movement observed during the crisis and still important after the peak in 2009 was accompanied by some drastic reorganization operations in the companies. A higher concentration level is thus associated with a decrease in the number of employees. This result confirms the conclusions reached by [START_REF] Bunel | Effets de court terme des restructurations sur l ' emploi : une analyse sur données françaises[END_REF] according to when the acquired and acquiring companies are simultaneously considered in the analysis, mergers and acquisitions may have a negative effect on employment. In the second group, (Grenoble, Lille, and Lyon) the correlation is positive.

Specialization, at a broad sense, intervene too since in most cases, the sign associated with the variable BC is positive. It means that, even during this low conjuncture period, areas in which BtoB activities are important create more jobs than the ones dominated by BtoC sectors. Brest and Nice are exceptions.

Looking at the results, it appears clearly that the engines of employment growth strongly differ from one metropolitan area to another. Our analysis do not confirm the existence of a unique or, at least, consistent model of growth in metropolitan areas. Instead, we have found out several mixes of explanatory variables of employment growth attesting that metropolitan phenomenon is characterized by a strong heterogeneity mentioned by [START_REF] Carruthers | Growth at the fringe: The influence of political fragmentation in United States metropolitan areas[END_REF]. Our third hypothesis is thus not confirmed.

Conclusion

This objective of this paper was to identify the engine of growth in metropolitan areas considering two kinds of effects (proximity effects through spatial autocorrelation and agglomeration effects through density) and to determine a pattern of economic development looking at the influence of different variables usually considered to have an effect on job creation. In order to cancel the noise possibly produced by activities having no impact on economic competitiveness, we restricted our research to the so-called productive activities, mainly consisting in industry and business services. The analysis was conducted for the 13 French regional metropolitan areas at the municipality level over the 2004-2010 period.

Our results show that spatial spillover effects intervene in the growth process of the areas under review and that density matters in determining the employment growth rate. We have been unable to identify a unique model of metropolitan dynamics. Indeed, each metropolitan area is characterized by a specific combination of explanatory variables which, finally, attests of the variety of the metropolitan frameworks.

H1:

  All metropolitan areas are characterized by a positive spatial auto-correlation H2: Employment growth is positively correlated to population density H3: Explanatory factors of employment growth have the same sign and the same significance regardless the metropolitan area considered 2 Sources, data and field covered To assess the employment dynamics of metropolitan areas, we use a unique large dataset depicting municipalities obtained by merging three sources provided by the French National Institute of Statistics and Economic Studies (INSEE): Local Knowledge of the Productive System (CLAP or "Connaissance Locale de l'Appareil Productif") dataset provides the major sources over the 2004-2010 period. They are completed by data extracted from Financial Links between

  Moran's I statistic is a weighted correlation coefficient used to explore a specific type of spatial clustering. It helps determine whether high values are located in proximity to other high values or whether low values are located in proximity to other low values. Values range from -1, corresponding to a perfect negative correlation, to +1, corresponding to a perfect positive correlation, whereas 0 implies no spatial correlation. When computed for the number of employments at the municipality level, the global Moran's statistic, I, lets us find a clear and strong spatial dependence over the studied areas between 2004 and 2010 (Appendix 2). Their values range from 0.29 for Rennes to 0.65 for Nice. Employment is thus characterized by a quite high and positive spatial autocorrelation. However, Moran's global statistic does not allow identifying the effects of an agglomeration. It only reveals the existence of spatial dependence at a global level and is not sensitive to local deviations from the global autocorrelation pattern. Following Anselin (1995), we compute local Moran's I, defined as follows: for any i = 1, . . . , n. Large positive 𝐼 𝑖 values indicate local clustering of data values around the i-th location, similar to that at i and which deviate strongly from the average, either positively or negatively. In contrast, large negative 𝐼 𝑖 values indicate that the sign of data value at the i-th location is the opposite to those of its neighbors. It is also possible to check whether a region is surrounded by neighbors with high or low values of the analyzed variable. As a result of this local analysis, a map of local spatial clusters is obtained 4 . Using the local Moran's I the local spatial pattern of employment is examined again. Several distinct significant hot spots appear and it is quite obvious that a clustering pattern characterizes the metropolitan areas under reviews. However, the spatial repartition of the clusters differs according the areas. Three patters may be identified: i. Concentric metropolitan areas with High-High municipalities clustered in the central part of the urban area whereas the Low-Low municipalities are rejected on the periphery. Between the two clusters, we find no significant spatial autocorrelation. Five metropolitan areas correspond to this pattern: Bordeaux, Toulouse, Lyon, Nantes, Rennes ii. Metropolitan areas made of two parallel stripes, one composed of High-High municipalities and the other one of Low-Low municipalities. Yet, no significant spatial autocorrelation can be identified. Marseille, Montpellier, Nice, Rouen and Strasbourg correspond to this framework.

  Some limits should be considered in the future. Because this research uses discrete areal units, a well known spatial analytical issue, namely the modifiable areal unit problem (MAUP), influences the results. This means that a certain modeling outcome can result from the underlying aggregation level and the configuration of zones and that our results are mainly one manifestation of a range of possible results. Other tests are thus required to consider the scale and the aggregation problem and to determine to what extent they influence our results.

	Unempl Cs3 Growth	0,070 0,123 3,918 (3.889)	0,124 0,186 1,000 (-2.014)	0,051 1,000 (4.238)	1,000	(9.276)	(2.620)		(2.734)
	Indep HHI BC Dens Brest Unempl Indep HHI BC Dens Cs3 Unempl Indep Dens HHI BC ρ / λ Dens LIK	0,876 0,142 0,257 85,294 Mean 0,084 0,915 0,175 0,257 79,473 0,146 0,051 0,926 0.002*** (6.490) 0,275 0,246 0.253*** (5.422) 47,800 739.386	-0,577 -0,538 0,427 0,585 Growth 0,055 -0,544 -0,583 0,337 0,583 -0,054 0,340 -0,341 0.002*** (4.582) -0,632 0,358 0.214*** (4.619) 0,498 272.667	-0,216 -0,122 0,167 0,265 Cs3 -0,085 -0,116 -0,145 0,132 0,155 1,000 -0,045 -0,009 0.001 (1.151) Unempl 0,018 -0,135 -0,081 0,195 1,000 0,053 -0,014 0,013 0,196 1,000 -0,146 0,187 -0,337 -0,054 0,107 0.015 (0.337) 0,071 0,153 -508.403	1,000 0,043 -0,523 -0,305 Indep 1,000 0,183 -0,195 -0,385 0.004*** (5.600) 1,000 0,246 -0,349 0.065 (1.920) -0,390 -681.769	1,000 -0,034 -0,223 HHI 1,000 -0,254 -0,231 0.003*** (5.131) 1,000 -0,258 0.033 (0.821) -0,230 -435.564	1,000 0,142 BC 1,000 0,098 0.001*** 1,000 Dens 1,000 (5.415) 0.138* (2.377) 1,000 0,208 1,000 306.316
	Growth Cs3 Unempl Indep HHI Nantes Growth Moran I Cs3 Unempl Appendix 4 -Estimation results 5,644 1,000 0,105 0,210 0,060 0,160 0,901 -0,625 0,128 -0,559 Mean Growth 6,285 8.100*** 8.020*** (0.000) (0.000) 1,000 0,105 0,362 0,050 0,274 27.750*** 27.050*** LM ERR (0.000) (0.000) BC 0,242 0,366 Dens 70,259 0,611 Grenoble Mean Growth Growth 4,903 1,000 Cs3 0,139 0,193 Unempl 0,049 0,313 Indep 0,875 -0,655 HHI 0,214 -0,575 BC 0,320 0,472 Dens 128,133 0,577 Lille Mean Growth Growth 6,469 1,000 Cs3 0,133 0,237 Unempl 0,061 0,659 Indep 0,781 -0,666 HHI 0,116 -0,603 BC 0,379 0,298 Dens 397,944 0,713 Lyon Mean Growth Growth 5,342 1,000 Cs3 0,129 0,156 Unempl 0,049 0,475 Indep 0,838 -0,586 HHI 0,163 -0,540 BC 0,368 0,447 Dens 212,000 0,526 BC 0,275 0,398 Rouen Mean Growth Growth 4,258 Cs3 0,108 0,026 Unempl 0,051 0,480 Indep 0,897 -0,570 HHI 0,243 -0,544 (0.003) (0.173) (0.072) 1,000 -0,047 -0,310 0,144 Cs3 14.760*** 1,000 0,022 -0,200 Unempl (0.000) 1,000 0,100 1,000 398.300*** 254.250*** 1,000 0,163 Indep 12.340*** (0.000) (0.000) (0.000) 0,094 -0,237 -0,638 0,260 0,303 -0,553 Cs3 Unempl Indep 1,000 -0,062 1,000 -0,234 -0,204 -0,085 -0,225 0,270 0,080 0,136 -0,612 0,255 0,293 -0,358 Cs3 Unempl Indep 1,000 0,130 1,000 -0,216 -0,269 1,000 -0,048 -0,447 0,361 0,016 -0,041 -0,374 0,324 0,655 -0,453 Cs3 Unempl Indep 1,000 0,046 1,000 -0,152 -0,250 1,000 0,066 -0,274 0,106 0,014 0,143 -0,484 0,253 0,361 -0,250 -0,068 0,161 -0,484 Cs3 Unempl Indep 1,000 0,038 -0,018 -0,314 1,000 -0,036 -0,269 0,119 (0.184) (0.000) RLM LAG 8.893** 1.861 3.233* 1.763 16.164*** 227.900*** HHI 11.420*** (0.000) (0.000) 1,000 -0,229 -0,126 HHI 1,000 -0,272 -0,185 HHI -0,013 -0,334 HHI 1,000 -0,245 -0,200 -0,088 HHI 1,000 (0.731) 1,000 BC 9.840*** Dens (0.000) 29.950*** (0.000) 0,128 1,000 BC Dens 1,000 0,124 1,000 BC Dens 1,000 0,037 BC 1,000 0,022 1,000 1,000 BC Dens (0.042) 0.119 4.139** 1,000 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) LM LAG 512.650*** 112.550*** 141.750*** 77.900*** 888.200*** 1.400*** 155.800*** 1,000 (0.585) (0.561) (0.522) (0.587) (0.534) (0.255) (0.205) RLM ERR 0.298 0.339 0.410 0.295 0.387 1.294 1.609 Dens BC 0,299 0,562 -0,058 0,016 -0,569 -0,181 1,000 Dens 56,072 0,491 0,145 0,223 -0,348 -0,110 0,194 1,000 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) LM ERR 82.900*** 36.450*** 0.600*** 4.450*** 99.300*** 60.200*** 29.300*** 1,000 Indep 0,866 -0,406 -0,002 0,058 1,000 HHI 0,168 -0,514 0,070 -0,127 0,098 1,000 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Moran I 9.480*** 13.040*** 3.620*** 4.080*** 12.580*** 1.880*** 2.560*** 1,000 Unempl 0,060 0,438 -0,011 1,000 Indep 0,893 -0,598 -0,214 -0,221 1,000 HHI 0,216 -0,721 0,036 -0,384 0,314 BC 0,211 0,515 0,197 0,205 -0,655 -0,418 1,000 Dens 130,892 0,651 0,176 0,330 -0,408 -0,284 0,260 Rennes Mean Growth Cs3 Unempl Indep HHI BC Growth 4,984 1,000 Cs3 0,107 0,073 Unempl 0,047 0,186 -0,057 1,000 LIK 669.226 176.510 224.241 640.090 836.836 774.862 -219.990 1,000 (9.975) (2.945) (1.399) (4.380) (4.259) (3.845) (2.547) ρ / λ 0.294*** 0.190** 0.061 0.213*** 0.199*** 0,2648*** 0.155* Dens (8.131) (5.128) (5.284) (10.866) (14.355) (6.347) (1.958) Dens 0.003*** 0.007*** 0.002*** 0.001*** 0.001*** 0.002*** 0.001 1,000 (3.478) (-0.479) (5.958) (9.046) (10.869) (3.366) (5.010) BC 0.237*** -0.088 0.453*** 0.693*** 0.719*** 0.276*** 0.841*** 1,000 (-6.706) (-5.881) (3.353) (2.456) (4.527) (-11.836) (-3.679) HHI -0.256*** -0.432*** 0.153*** 0.106* 0.105*** -0.269*** -0.374*** 1,000 Indep 0,847 -0,586 -0,236 -0,112 1,000 HHI 0,094 -0,359 -0,143 -0,091 -0,098 1,000 BC 0,371 0,333 -0,025 -0,134 -0,612 0,267 1,000 Dens 93,320 0,654 0,389 0,507 -0,356 -0,217 0,071 1,000 Nice Mean Growth Cs3 Unempl Indep HHI BC Dens Growth 5,082 1,000 Cs3 0,126 0,155 1,000 SAR Model Bordeaux Brest Grenoble Lille Lyon Marseille Montpellier Cs3 -0.040*** -0.023* -0.079*** -0.019 -0.049*** -0.023* 0.110 0.075 0.827 0.022 0.004 0.272 RLM ERR (0.740) (0.784) (0.363) (0.883) (0.951) (0.602) -0.064** (-6.337) (-2.036) (-8.342) (-1.893) (-4.351) (-2.379) (-3.076) Unempl -0.011 0.080** 0.009 0.009 -0.051** -0.080*** 255.450*** 211.150*** 1052.350*** 1098.850*** 984.000*** 72.950*** LM LAG (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) -0.002 (-0.977) (2.604) (0.769) (0.744) (-2.831) (-3.933) (-0.048) (-6.069) (-1.666) (-2.415) (-3.013) (-5.440) (-1.372) (-0.065) Indep -0.216*** -0.350 -0.141* -0.131** -0.236*** -0.059 -0.010 4.664** 3.757* 13.907*** 16.914*** 15.126*** 1.132 RLM LAG (0.031) (0.053) (0.000) (0.000) (0.000) (0.287)
	Dens	89,287	0,592	0,097	0,402	-0,361	-0,246	0,126	1,000
	Aix-Marseille Growth Cs3 Unempl Indep HHI BC Strasbourg SAR Model Growth Cs3 Cs3 Unempl Indep Unempl Dens HHI BC Indep	Mean 7,085 0,138 0,089 0,809 0,084 0,297 Mean Nantes 4,651 0,121 -0.037*** (-5.107) 0,040 0,877 -0.081*** (-4.012) 254,488 0,194 0,319 -0.455*** (-8.669)	Growth 1,000 0,311 0,526 -0,656 -0,682 0,431 Growth Nice 1,000 0,027 -0.066*** (-5.706) 0,431 -0,520 -0.001 (-0.091) 0,679 -0,439 0,488 -0.207 (-1.331)	Cs3 1,000 0,144 -0,419 0,038 0,304 Cs3 Rennes Unempl 1,000 -0,312 -0,241 -0,038 Unempl -0.031 (-1.879) 1,000 0,035 1,000 -0,052 -0,173 -0.060 (-1.846) 0,311 0,719 0,005 -0,278 0,048 0,154 -0.352*** (-3.304)	Indep 1,000 0,236 -0,682 Indep Rouen -0.074*** (-5.890) -0.009 (-0.609) 1,000 -0,393 0,147 -0,434 -0.271** (-2.803)	HHI 1,000 -0,204 HHI Strasbourg -0.046*** (-3.647) -0.008 (-0.662) -0,323 1,000 -0,146 -0.169 (-1.914)	BC BC 1,000 Toulouse Dens Dens -0.114*** (-5.410) -0.070** (-3.138) 0,025 1,000 1,000 -0.224* (-2.440)
	Montpellier Growth Dens HHI Toulouse BC	Mean 4,902 79,641 0.008 (0.165) Mean 0.320***	Growth 0,588 -0.149** (-3.079) 1,000 Growth -0.253*	Cs3 0,128 -0.307** Unempl 0,387 (-3.082) Cs3 Unempl 0.766***	Indep -0,429 -0.518*** (-8.343) Indep 0.896***	HHI -0,232 -0.008 (-0.119) HHI 0.317**	BC 0,206 BC	Dens 1,000 0.012 (0.162) Dens 0.396**
									20

The région is the country's preeminent decision-making centre, in both the public and private sectors. It remains a major industrial hub, although employment is concentrated overwhelmingly in the service sector.

The results obtained are very similar regardless the matrix used (first and second order contiguity queen shape, and inverse distance). They are available on demand from the authors.

The annual periodicity of the estimations run prevents us from using the education level of inhabitants per area, which is not provided yearly. INSEE provides the education level at the employment area level for the years 1999, 2006 and 2011, which is compatible neither with the period under review, nor with the panel structure of the model.

𝑛 𝑖=1where 𝑆 𝑖 is the market share of enterprise i and n is the number of firms.