The dynamics of the economical internationalisation – between local attractivity deficit and contrasting activities evolution. The shift and share analysis may seem quite simple and common, but is actually an ingenious and somehow deep theoretical model, able to provide some strong insights regarding the economic landscape. Based on a sample database including the location of foreign enterprises in Romania for the transition period (1991-2004), we have applied this theoretical approach in order to emphasize the linkage and the tension between local attractiveness and economic branch dynamics, showing that the globalization of the Romanian territory is far from being complete and spatial homogenous.

Rusu, Alexandru

Turcanasu, George

French

Scientific Annals of "Alexandru Ioan Cuza" University of Iasi

  
ANALELE ŞTIINTIFICE ALE UNIVERSITĂŢII „AL I. CUZA” IAŞI 
Tom LV s. II – c, Geografie 2009 
 
LES DYNAMIQUES DE L’INTERNATIONALISATION 
ECONOMIQUE – ENTRE LE DEFICIT D’ATTRACTIVITE LOCALE 
ET L’EVOLUTION CONTRASTEE DES ACTIVITES 
Alexandru Rusu, George Ţurcănaşu, 
Université «Al.I.Cuza»Iaşi 
 
Abstract. The dynamics of the economical internationalisation – between 
local attractivity deficit and contrasting activities evolution. The shift and share analysis 
may seem quite simple and common, but is actually an ingenious and somehow deep 
theoretical model, able to provide some strong insights regarding the economic 
landscape. Based on a sample database including the location of foreign enterprises in 
Romania for the transition period (1991-2004), we have applied this theoretical approach 
in order to emphasize the linkage and the tension between local attractiveness and 
economic branch dynamics, showing that the globalization of the Romanian territory is 
far from being complete and spatial homogenous.   
 
Mots clés : analyse structure-résidu, conjoncture locale, diffusion 
spatiale, internationalisation économique  
 
Les analyses de type shift and share (appelées aussi analyses structure-
résidus), dans leurs versions classiques où actuelles sont des modèles 
mathématiques descriptifs destinés à l’analyse de la dynamique d’un phénomène, 
le plus souvent économique, dans le temps (Groza, O., 2004; Mérenne 
Schoumaker 2008). L’évolution en valeurs absolues d’un tel phénomène est 
décomposée généralement en trois, chaque indicateur obtenu étant censé de rendre 
visible le rôle de la conjoncture spatiale, de la structure du phénomène observée à 
une certaine échelle et de la dimension locale impliquée dans des processus de 
croissance ou décroissance dans le cadre d’une évolution. Consacrée dans les 
interprétations des dynamiques des structures économiques, la formalisation de 
cette technique diffère dans la littérature en fonction de quelques nuances 
imposées par le type de formule privilégiée (modèle additif ou multiplicatif, 
introduction des inputs et outputs de production pour le cas de la dynamique 
industrielle
18, tentatives d’introduction des diverses variables spatiales19, etc.) A 
                                                          
18 Sources of regional inefciency. An integrated shift-share, data envelopment analysis and input-
output approach., Mustafa Dinc, Kingsley E. Haynes, Annals of Regional Science (1999), vol. 33, 
p. 469 - 489 
196                                 ALEXANDRU RUSU, GEORGE ŢURCĂNAŞU 
partir de l’hypothèse de Tobbler sur le rôle que l’interaction spatiale joue en tant 
que première « loi » de la géographie, des géographes et des économistes ont 
essayé d’introduire dans le processus de formalisation l’espace en tant que 
moyen d’expliquer les relations entre les trois composantes modélisées20. 
L’effort de clarifier le rôle de la dimension spatiale dans la croissance est à peine 
son début (Zacommer, 2006), cependant les progrès sont encourageants car les 
nouvelles versions de cette technique montrent que la dynamique n’est pas 
seulement une fonction des évolutions à échelle supra-locale, mais aussi un 
possible effet d’un voisinage21 favorable ou pas à la croissance.  
 C’est par cette recherche de la « favorabilité » d’un contexte spatial, local 
ou décliné à des diverses échelles, que les analyses structure-résidus deviennent 
rudimentaires en tant qu’instruments d’explication. Le mot favorable, au delà de 
sa compréhension intuitive rapide, cache pourtant suffisamment de flou pour 
qu’on soit sceptique par rapport à son usage.    Cependant, en les utilisant en tant 
que méthodes exploratoires et descriptives elles sont performantes, surtout par leur 
formalisation différenciée de la croissance. Généralement, on les utilise pour 
décomposer la croissance ou la décroissance de nombre de salariés (Groza, O., 
2004 ; Mérenne Schoumaker, 2008). On montre ainsi comment se combinent trois 
types d’évolutions théoriques à des diverses échelles d’analyse. Dans la version 
multiplicative du modèle, la croissance générale d’une unité spatiale i peut être 
exprimée sous la forme d’un rapport banal (CGi = (Ni à t=1/Ni à t=0). Par Ni on 
comprend le nombre total d’actifs ou salariés à deux instants. Ce rapport peut 
s’écrire aussi sous la forme suivante CGi = Iic*Iis*Iil, c'est-à-dire multipliant trois 
indices plus ou moins faciles à calculer : l’indice de croissance conjoncturelle 
(Iic), l’indice de croissance structurelle (Iis) et l’indice de croissance locale (Iil) 
(Groza, O., 2004, p.118). Le premier devrait théoriquement exprimer ce qu’on 
peut avoir comme croissance dans l’unité spatiale i si la dynamique est conforme 
à l’évolution d’ensemble (mondiale ou nationale, selon le cas d’analyse). Le 
deuxième est une mesure de la dynamique d’une branche d’activité au niveau de 
l’unité spatiale i par rapport à la dynamique de la même branche (secteur) à 
échelle supra-locale. Le dernier indicateur, de loin le plus intéressant puisqu’il se 
                                                                                                                                               
19 Spatial shift-share analysis versus spatial ﬁltering : an application to Spanish employment data, 
Matías Mayor, Ana Jesús López, Empirical Economics (2008), vol. 34, p. 123–142 
20 Shift-Share Analysis with Spatial Structure: an Application to Italian Industrial Districts, Gian 
Pietro Zaccomer, Transition Studies Review, (2006), vol. 13, p. 213–227 
21 Généralement, dans le cadre de cette problématique récente (lancée en 2003-2004 par Nazara S. 
et Hewings G. en Spatial structure and taxonomy of decomposition in shift-share analysis. Growth 
and Change (2004) 35: 476– 490, ouvrage non-consulté), le problème de voisinage est posé soit en 
termes de matrices de contigüité binaires, soit à partir d’une fonction de la distance.  
             LES DYNAMIQUES DE L’INTERNATIONALISATION ECONOMIQUE…           197 
 
constitue dans un indice qui exprime la fragilité ou le dynamisme local, « cherche 
à comparer le comportement des différentes branches dans la région (pays) 
pendant la période (t=0 – (t=1) à leur comportement respectif au niveau national 
(mondial) et à traduire ainsi l’influence d’autres facteurs de localisation que la 
structure originale comme l’attractivité (la spécificité) de la région (pays). » 
(Mérenne-Scoumaker, 1991, cité en O. Groza, 2004, p. 119). Si on multiplie ces 
trois indicateurs on obtient la CGi, mais l’intérêt de la méthode consiste plutôt 
dans la cartographie des différences d’attractivité locale.  
 Dans la version additive, le modèle et ses indices gardent le même sens, 
c’est par la formalisation des indicateurs que la différence s’instaure. Notre 
intention est d’utiliser cette deuxième version pour explorer l’évolution de nombre 
d’entreprises à capital étranger dans certaines branches dynamiques (commerce et 
industrie) pendant la période 1996-2004. On a préféré éliminer les années de début 
de la période de transition à cause de leurs turbulences inhérentes et à cause des 
doutes concernant le système d’enregistrement des entreprises.  
 
 
Fig. nr.1: Formalisation de l’analyse structure-résidus dans la version additive 
198                                 ALEXANDRU RUSU, GEORGE ŢURCĂNAŞU 
 
Fig.nr.2: Indice de croissance locale en industrie 
 
Utiliser une méthode additive au lieu de celle multiplicative dans le 
processus de la décomposition de la dynamique des installations des entreprises 
à capital étranger actives en industrie est un choix qui comporte des avantages et 
des désavantages. Un avantage majeur dans notre optique réside dans le fait que 
la composante conjoncturelle (Iic) prend des valeurs différentes
22
 d’une unité 
spatiale à l’autre, ce qui n’est pas sans intérêt puisque cette différence permet 
                                                          
22 Dans la version multiplicative Iic est une constante, selon O. Groza, 2003, p. 118.  
             LES DYNAMIQUES DE L’INTERNATIONALISATION ECONOMIQUE…           199 
 
ensuite des classifications et des cartographies des unités spatiales. En 
contrepartie, l’indice de croissance locale prend assez souvent des valeurs 
négatives ce qui complique beaucoup son interprétation, en nous forçant de 
l’explorer toujours en liaison avec les deux autres composantes. Ce signe négatif 
qu’on retrouve attaché aux valeurs de certaines unités spatiales n’est pas 
seulement l’output mécanique d’une opération mathématique, il nous semble 
plutôt l’indice d’un dynamisme local qui s’est épuisé par rapport à des facteurs 
de croissance auxquels le local ne contribuent pas de tout. 
 
Fig.nr.3: Carte de l’indice de croissance locale des activités commerciales 
200                                 ALEXANDRU RUSU, GEORGE ŢURCĂNAŞU 
L’utilisation de cette méthode pour décrire l’évolution des ECE actives 
en industrie à aussi des autres limites. La décomposition de la croissance en 
indices est utile au moment où la dynamique comporte des chiffres suffisamment 
grands pour que le terme croissance ait un sens. Autrement, décrire une 
évolution de 2 entreprises d’une année à l’autre, pour une unité spatiale i,  
signifie un futile massage pour une prothèse en bois. Une dernière critique par 
rapport à la méthode qu’on propose consiste dans sa dimension quasi-a-spatiale. 
Il est commode de traduire l’évolution d’une quantité d’entreprises en termes de 
conjoncture locale, nationale ou sectorielle, mais dans le même temps on n’a 
aucune garantie que la croissance en cause ne s’explique pas plutôt par des 
facteurs comme la proximité de la frontière Ouest, le gradient de modernité 
industrielle et technologique, distance par rapport à des axes de transport, 
l’appartenance régionale, c'est-à-dire par des variables spatiales etc. 
L’indice de croissance locale des ECE23 actives en industrie peut être 
analysé soit dans sa distribution spatiale, soit par rapport à son évolution dans le 
temps. La synthèse des deux types d’explorations peut se réaliser à partir d’une 
classification ascendante hiérarchique qui est capable de nous fournir des types 
spécifiques de dynamique de l’attractivité locale pour les ECE en cause. Les 
variables prises en compte (les indices de croissance locale pour la période 1996 
– 2004 extraits de l’analyse shift and share), après standardisation et application 
de la méthode de classification, contribuent à la visualisation d’une typologie 
relativement particulière de l’attractivité des unités spatiales.  
Après le découpage de la dendrogramme on a retenu sept classes de 
communes, dont la cartographie donne un « paysage » de l’attractivité assez 
hétérogène et contre-intuitif. Le premier type, caractérisé par une évolution 
cyclique et généralement descendante de l’attractivité, est repérable au niveau de 
Bucarest et Craiova, sans rester pourtant cantonné seulement dans la zone extra-
carpatique (Târgu Mureş, Miercurea Ciuc et Sighişoara font partie de la même 
catégorie). Dans la deuxième classe l’analyse a incorporé des villes comme 
Timişoara, Focşani, Drobeta- Turnu Severin, des villes qui présentent une 
constante dégradation de leur attractivité pour les ECE industrielles. A ce groupe 
hétérogène on ajoute des petites villes, situées en général en proximité des villes 
à vocation de métropole régionale (le cas de Braşov ou de Timişoara). Le type 
no.3, moins visible au niveau des grandes villes – seulement Buzău et Suceava 
s’en attachent, se caractérise par un dynamisme freiné de l’attractivité vers la 
fine de la période étudiée, pourtant ce dynamisme est encore supérieur à la 
moyenne. Les classes no. 4 et no. 7 sont représentées par des individus 
                                                          
23
 ECE se traduit par entreprises à capital étranger. 
             LES DYNAMIQUES DE L’INTERNATIONALISATION ECONOMIQUE…           201 
 
statistiques dont l’attractivité est plus ou moins constante pendant la période 
retenue dans la classification et nettement supérieure par rapport aux autres 
unités spatiales. Les différences démographiques entre les villes inclues dans ces 
deux types ont peu de relevance par rapport aux différences d’accumulation dans 
le temps d’ECE. La distinction intra-carpatique vs. extra-carpatique joue plutôt 
un rôle secondaire dans la construction des deux catégories.  
Finalement, les deux dernières classes (5 et 6) témoignent de 
l’installation dans un double décalage (chronologique et d’attractivité) dans le 
cadre de l’hiérarchie urbaine. Le décalage chronologique peut être observé par 
rapport aux villes qui sont attachées à la classe no. 6 (Iaşi, Braşov, Arad etc.) où 
la stagnation de l’attractivité est remplacée par un renversement relatif après 
2000. Toutefois, ce petit «boom» d’attractivité est bien inscrit sur une trajectoire 
descendante, transformant leur potentiel d’attractivité dans un événement plutôt 
épisodique. Dans la classe no. 5 ont trouve des villes qui ont une vocation 
industrielles limitée (Constanţa, Sibiu ou Tulcea). Le cas de Tulcea est 
discutable en ce qui concerne cette vocation, son industrialisation est récente et 
elle est liée à des facteurs plutôt idéologiques qu’économiques. 
La distribution des sept classes sur la carte est fortement hétérogène, elle 
n’arrive pas dégager des logiques structurantes de l’espace en fonction de 
l’attractivité locale. A cette échelle, la façade occidentale présente la même 
diversité que celle orientale, seul le nombre total d’ECE  faisant la différence.   
Le même type de classification, appliqué sur des indices de croissance 
locale pour les entreprises actives en commerce, montre un tout autre dispositif 
spatial en ce qui concerne l’attractivité des villes. La capitale (attachée au type 
no. 1) présente une dégradation constante de son attractivité dans le temps. Elle 
s’oppose aux villes de la classe no. 3 (Baia Mare, Satu Mare ou Târgu Mureş) 
dont le profil montre une consolidation des valeurs de cet indicateur. Cette 
troisième classe montre aussi une tendance de concentration spatiale, étant 
accidentellement présent dans la Moldavie ou dans le Sud. Les types no. 4 et no. 
5 sont spécifiques pour les villes qui ont commencé récemment consolider leur 
attractivité pour les ECE actives en commerce. Ce sont deux classes qui elles 
aussi présentent une tendance de concentration, mais plutôt par rapport au palier 
hiérarchique supérieur (Iaşi, Braşov, Oradea, Timişoara, Cluj-Napoca, Arad, 
Ploieşti, Brăila etc.). Les villes qui font partie de la classe no. 7 et de la classe 
no. 6 sont des villes dont l’attractivité est assez fluctuante dans le temps et ce qui 
est intéressant par rapport à leur distribution, c’est leur manque de présence dans 
la Transylvanie, dans le Banat ou dans le Partium. Finalement, la classe no 2 
groupe des petites villes et des villes  moyennes (Reşiţa, Zalău, Sebeş etc.) dont 
le profil suggère un fort déficit 
202                                 ALEXANDRU RUSU, GEORGE ŢURCĂNAŞU 
Bibliographie 
 
Dinc, M., Haynes, K.E., (1999) Sources of regional inefciency. An integrated shift-share, data 
envelopment analysis and input-output approach., Annals of Regional Science (1999), 
vol. 33, p. 469 – 489, Heidelberg 
Groza, O. (2004), Les territoires de l’industrie, Editura Didactică şi Pedagogică, 
Bucureşti, 
Mérenne-Schoumaker, Bernadette, (2008), La localisation des industries. Enjeux et 
dynamiques, Presses Universitaires de Rennes, 255 p., (quatrième édition) 
Mayor M., Ana Jesús López; (2008), Spatial shift-share analysis versus spatial ﬁltering : an 
application to Spanish employment data,  Empirical Economics (2008), vol. 34, p. 123–
142, Viena 
Nazara S. Hewings G. en Spatial structure and taxonomy of decomposition in shift-share 
analysis. Growth and Change (2004) 35: 476– 490, Udine 
Zaccomer G.-P. Shift-Share Analysis with Spatial Structure: an Application to Italian Industrial 
Districts, , Transition Studies Review, (2006), vol. 13, p. 213–227, Viena 
 
 
 


Les dynamiques de l’internationalisation economique – entre le deficit d’attractivite locale et l’evolution contrastee des activites

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