# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie: analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

N. Chagour, S. Haddad, Sébastien Bourdin

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N. Chagour, S. Haddad, Sébastien Bourdin. Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie: analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016). Territoire en mouvement. Revue de Géographie et d'Aménagement, 2023, 58, 10.4000/tem.10729. hal-04434030

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# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie: analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

Nejib Chagour, Samia Haddad, Sébastien Bourdin

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Nejib Chagour, Samia Haddad, Sébastien Bourdin. Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie: analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016). Territoire en mouvement. Revue de Géographie et d'Aménagement, 2023, 58, 10.4000/tem.10729. hal-04434030

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# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie : analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

*The decline in private manufacturing employment in Tunisia: analysis of the Tunisian littoral over the post-revolution period (2011-2016)*

Nejib Chagour, Samia Haddad et Sébastien Bourdin

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OpenEdition
Journals

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/tem/10729

DOI : 10.4000/tem.10729

ISSN : 1950-5698

## Éditeur

Université de Lille

Ce document vous est offert par Université de Caen Normandie

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UNIVERSITÉ
CAEN
NORMANDIE

## Référence électronique

Nejib Chagour, Samia Haddad et Sébastien Bourdin, « Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie : analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016) », *Territoire en mouvement* Revue de géographie et aménagement [En ligne], 58 | 2023, mis en ligne le 05 septembre 2023, consulté le 30 mai 2024. URL : http://journals.openedition.org/tem/10729 ; DOI : https://doi.org/10.4000/tem.10729

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# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie : analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

*The decline in private manufacturing employment in Tunisia: analysis of the Tunisian littoral over the post-revolution period (2011-2016)*

Nejib Chagour, Samia Haddad et Sébastien Bourdin

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URL : https://journals.openedition.org/tem/10729

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# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie : analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

*The decline in private manufacturing employment in Tunisia: analysis of the Tunisian littoral over the post-revolution period (2011-2016)*

Nejib Chagour, Samia Haddad et Sébastien Bourdin

## Introduction

1 Dans les économies avancées, on s'inquiète du fait que les travailleurs moyennement qualifiés et employés dans le secteur manufacturier pourraient accepter des emplois moins bien rémunérés qui exigent moins de compétences dans le secteur des services, ce qui entraînerait une « déperdition » de la répartition des revenus et une augmentation des inégalités. Dans les économies en développement/ émergentes, on craint que le fait de sauter une phase d'industrialisation traditionnelle nuise à la croissance de la productivité et à la convergence des revenus vers les économies avancées (Rodrik, 2016).

2 Considérée pour certains comme un pays émergent (Koop et al. 2010 ; Meddeb, 2010), la Tunisie n'échappe pas à ce phénomène et plus spécifiquement après la révolution liée aux printemps arabes où l'emploi du secteur manufacturier privé a baissé durant la période (2011-2016). Alors que l'on recense de nombreuses études sur la désindustrialisation dans les pays développés (voir par exemple : Nickell et al. 2008 ; Buera et Joseph, 2009 ; Jorgenson et Timmer, 2011 ; Lawrence et Edwards, 2013), il n'existe à ce jour que très peu de travaux sur les économies en développement et leur désindustrialisation progressive, en particulier sur les pays du Maghreb. Pourtant, les processus de transformation structurelle ont été hétérogènes tant à l'intérieur des pays
# Le recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie : analyse de la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016)

*The decline in private manufacturing employment in Tunisia: analysis of the Tunisian littoral over the post-revolution period (2011-2016)*

Nejib Chagour, Samia Haddad et Sébastien Bourdin

## Introduction

1 Dans les économies avancées, on s'inquiète du fait que les travailleurs moyennement qualifiés et employés dans le secteur manufacturier pourraient accepter des emplois moins bien rémunérés qui exigent moins de compétences dans le secteur des services, ce qui entraînerait une « déperdition » de la répartition des revenus et une augmentation des inégalités. Dans les économies en développement/ émergentes, on craint que le fait de sauter une phase d'industrialisation traditionnelle nuise à la croissance de la productivité et à la convergence des revenus vers les économies avancées (Rodrik, 2016).

2 Considérée pour certains comme un pays émergent (Koop et al. 2010 ; Meddeb, 2010), la Tunisie n'échappe pas à ce phénomène et plus spécifiquement après la révolution liée aux printemps arabes où l'emploi du secteur manufacturier privé a baissé durant la période (2011-2016). Alors que l'on recense de nombreuses études sur la désindustrialisation dans les pays développés (voir par exemple : Nickell et al. 2008 ; Buera et Joseph, 2009 ; Jorgenson et Timmer, 2011 ; Lawrence et Edwards, 2013), il n'existe à ce jour que très peu de travaux sur les économies en développement et leur désindustrialisation progressive, en particulier sur les pays du Maghreb. Pourtant, les processus de transformation structurelle ont été hétérogènes tant à l'intérieur des pays
en développement qu'entre eux (Bah, 2011), entraînant par ailleurs des contributions différentes à la performance économique (McMillan et al., 2014). Il semble donc intéressant de comprendre les déterminants du déclin de l'emploi manufacturier en Tunisie.

3 D'un point de vue empirique, depuis les travaux de Glaeser et al. (1992) sur la croissance des villes américaines en termes d'emploi dans le secteur industriel, plusieurs études (Henderson, 1995 ; Combes, 2000 ; Batisse, 2002a ; Batisse, 2002b ; Bun et Makhloufi, 2002 ; Henderson, 2003 ; Catin et al., 2007 ; Driss et Karray 2009 ; Amara et Thabet, 2012 ; Drucker 2011 et 2015 ; Wang et al., 2017 ; Morkuté et al., 2017) ont mis en évidence plusieurs déterminants tels que la structure industrielle, les économies d'agglomération, l'importance de la demande, le capital humain, les conditions du marché du travail, les économies urbaines, les externalités dynamiques pour analyser simultanément la formation des villes et leur croissance ainsi que les effets de débordements régionaux. Leurs résultats soutiennent les approches théoriques relatives à la nouvelle économie géographique où la spécialisation, la diversité, la taille initiale de la région, la concurrence locale, le niveau d'emploi, le niveau de la demande, la qualification de la main-d'œuvre, l'urbanisation et les effets de débordement géographiques sont avancés comme facteurs explicatifs. D'autres travaux tentent d'expliquer l'évolution de l'emploi manufacturier par le phénomène de réallocation d'emplois entre les secteurs. En prenant l'exemple des Pays-Bas, Morkuté et al. (2017) mettent en lumière que la disponibilité des employés, ayant perdu leur emploi dans les autres secteurs d'une région, contribue à la croissance de l'emploi du secteur étudié dans la même région. Cette réallocation est expliquée par la disponibilité de la main qualifiée. Les auteurs trouvent que la réallocation de l'emploi entre les secteurs dépend du caractère géographique. Guevara-Rosero et al. (2019) étudient la tertiairisation et l'urbanisation rapides auxquelles sont confrontés les pays en voie de développement et son impact sur les économies d'agglomération. Ils montrent que l'urbanisation, la diversité, la densité et les externalités d'agglomération de concurrence affectent positivement les économies d'agglomération avec un seuil de 33%.

4 Demmou (2010) avance d'autres arguments pour expliquer la désindustrialisation, notamment l'externalisation de certaines tâches de l'industrie vers le secteur des services, l'évolution de la structure de la demande et des gains de productivité et la substitution de la production domestique par des importations liées à la perte de compétitivité internationale de l'industrie d'une économie. Enfin, dans les économies développées, Jofre-Monseny et al. (2018) avancent que le recul de l'emploi industriel a été lié aussi au phénomène de fermeture des grandes entreprises et leur délocalisation dans les pays en développement.

5 Dans ce contexte, notre article tente de recourir à un modèle de croissance régionale à partir des travaux liminaires de Glaeser et al. (1992) en incluant d'autres paramètres économiques intégrés dans des travaux récents (Morkuté et al., 2017 ; Guevara-Rosero et al., 2019) pour comprendre les déterminants de la (dé)croissance d'emploi dans le littoral tunisien sur la période post-révolution (2011-2016). Le choix du littoral se justifie par le fait que la majorité de l'emploi manufacturier privé est concentré dans cette région. Celui-ci détient plus de 90% de l'emploi formel en 2016 et que le rythme de baisse de l'emploi est plus élevé dans cette région qu'à l'échelle nationale (Source : Institut National des Statistiques, Tunisie). Le choix du littoral se justifie également par le fait que les territoires de cette région font partie des territoires moteurs de
en développement qu'entre eux (Bah, 2011), entraînant par ailleurs des contributions différentes à la performance économique (McMillan et al., 2014). Il semble donc intéressant de comprendre les déterminants du déclin de l'emploi manufacturier en Tunisie.

3 D'un point de vue empirique, depuis les travaux de Glaeser et al. (1992) sur la croissance des villes américaines en termes d'emploi dans le secteur industriel, plusieurs études (Henderson, 1995 ; Combes, 2000 ; Batisse, 2002a ; Batisse, 2002b ; Bun et Makhloufi, 2002 ; Henderson, 2003 ; Catin et al., 2007 ; Driss et Karray 2009 ; Amara et Thabet, 2012 ; Drucker 2011 et 2015 ; Wang et al., 2017 ; Morkuté et al., 2017) ont mis en évidence plusieurs déterminants tels que la structure industrielle, les économies d'agglomération, l'importance de la demande, le capital humain, les conditions du marché du travail, les économies urbaines, les externalités dynamiques pour analyser simultanément la formation des villes et leur croissance ainsi que les effets de débordements régionaux. Leurs résultats soutiennent les approches théoriques relatives à la nouvelle économie géographique où la spécialisation, la diversité, la taille initiale de la région, la concurrence locale, le niveau d'emploi, le niveau de la demande, la qualification de la main-d'œuvre, l'urbanisation et les effets de débordement géographiques sont avancés comme facteurs explicatifs. D'autres travaux tentent d'expliquer l'évolution de l'emploi manufacturier par le phénomène de réallocation d'emplois entre les secteurs. En prenant l'exemple des Pays-Bas, Morkuté et al. (2017) mettent en lumière que la disponibilité des employés, ayant perdu leur emploi dans les autres secteurs d'une région, contribue à la croissance de l'emploi du secteur étudié dans la même région. Cette réallocation est expliquée par la disponibilité de la main qualifiée. Les auteurs trouvent que la réallocation de l'emploi entre les secteurs dépend du caractère géographique. Guevara-Rosero et al. (2019) étudient la tertiairisation et l'urbanisation rapides auxquelles sont confrontés les pays en voie de développement et son impact sur les économies d'agglomération. Ils montrent que l'urbanisation, la diversité, la densité et les externalités d'agglomération de concurrence affectent positivement les économies d'agglomération avec un seuil de 33%.

4 Demmou (2010) avance d'autres arguments pour expliquer la désindustrialisation, notamment l'externalisation de certaines tâches de l'industrie vers le secteur des services, l'évolution de la structure de la demande et des gains de productivité et la substitution de la production domestique par des importations liées à la perte de compétitivité internationale de l'industrie d'une économie. Enfin, dans les économies développées, Jofre-Monseny et al. (2018) avancent que le recul de l'emploi industriel a été lié aussi au phénomène de fermeture des grandes entreprises et leur délocalisation dans les pays en développement.

5 Dans ce contexte, notre article tente de recourir à un modèle de croissance régionale à partir des travaux liminaires de Glaeser et al. (1992) en incluant d'autres paramètres économiques intégrés dans des travaux récents (Morkuté et al., 2017 ; Guevara-Rosero et al., 2019) pour comprendre les déterminants de la (dé)croissance d'emploi dans le littoral tunisien sur la période post-révolution (2011-2016). Le choix du littoral se justifie par le fait que la majorité de l'emploi manufacturier privé est concentré dans cette région. Celui-ci détient plus de 90% de l'emploi formel en 2016 et que le rythme de baisse de l'emploi est plus élevé dans cette région qu'à l'échelle nationale (Source : Institut National des Statistiques, Tunisie). Le choix du littoral se justifie également par le fait que les territoires de cette région font partie des territoires moteurs de
croissance économique en Tunisie. Nous avons choisi la période post-révolution en raison de ses spécificités notamment de nouveaux faits stylisés qui ont été enregistrés. Durant cette période, non seulement l'emploi manufacturier a reculé à un rythme plus accéléré, mais aussi des réallocations importantes d'emploi entre les industries de ce secteur ont été enregistrées (nous citons l'exemple de la baisse de l'emploi du secteur du cuir et de chaussures de 32,62% sur la période 2011-2016(Source : INS)) contre une hausse de l'emploi de l'industrie des produits informatique de 33,19% sur la même période). De même, une désindustrialisation notable a été enregistrée sur cette période, qui se manifeste à travers la baisse de la part de l'industrie manufacturière dans la population active occupée : cette part passe de 18,06% en 2011 à 14,70% en 2016 (Source : INS). En outre, on observe une perte de compétitivité de l'économie tunisienne (une baisse de la part de marché à l'export de la Tunisie) en raison de (i) l'émergence de la Turquie et de la Chine, (ii) de la mise en œuvre de nouveaux partenariats commerciaux après la révolution (l'importation des produits manufacturiers a remplacé la production domestique de certaines industries) et (iii) de l'émergence des nouveaux concurrents tels que : le Maroc ou la Roumanie. Enfin, on constate une augmentation de l'informalité après la révolution, cristallisant ainsi un nouveau débat à l'épreuve de la transition en Tunisie. Selon une étude effectuée en 2016 par le Centre de Recherche et d'Études Sociales et la Banque Africaine de Développement¹, la part de l'emploi informel dans le total de l'emploi non agricole serait passée de 20,90% en 2011 à 29,30% en 2015, et l'emploi informel a atteint 32,20% de la population active occupée en 2015.

6 Afin d'analyser les phénomènes de (dés)industrialisation de l'économie littorale tunisienne, nous allons recourir à un panel non cylindré² de 14 secteurs de l'industrie manufacturière privée³ répartis sur 150 délégations dans 12 gouvernorats (Annexes B et C)⁴ du littoral couvrant la période post-révolution tunisienne (2011-2016). L'originalité de notre contribution réside tout d'abord dans le choix de l'unité spatiale qui, pour notre étude, est la délégation au lieu du gouvernorat. Dans leur étude, Driss et Karray (2009) ont eu recours au gouvernorat comme unité spatiale, or nous pensons qu'étudier la désindustrialisation à l'échelle des délégations permettra de gagner en finesse d'analyse et de mieux comprendre la dimension spatiale des processus à l'œuvre. À cela, vient s'ajouter le choix de la période qui correspond à une accélération du déclin de l'emploi manufacturier dont il nous semble important d'analyser les spécificités. Enfin, l'intégration dans l'analyse des réallocations de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière dans certaines régions (Demmou, 2010 ; Morkuté et al. 2017) permettra d'apporter des preuves empiriques supplémentaires pour comprendre les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier dans les pays émergents.

7 Le présent papier est organisé comme suit. La deuxième section présente notre modèle économétrique ainsi que ses variables. La dernière section donne les principaux résultats et interprétations.

# 1. Le modèle économétrique

8 Nous cherchons à estimer les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier privé dans le littoral tunisien. Nos données sont issues du Répertoire National des Entreprises (RNE) des 14 industries du secteur manufacturier privé, réparties sur 150 délégations des 12 gouvernorats du littoral tunisien, publiés par
croissance économique en Tunisie. Nous avons choisi la période post-révolution en raison de ses spécificités notamment de nouveaux faits stylisés qui ont été enregistrés. Durant cette période, non seulement l'emploi manufacturier a reculé à un rythme plus accéléré, mais aussi des reallocations importantes d'emploi entre les industries de ce secteur ont été enregistrées (nous citons l'exemple de la baisse de l'emploi du secteur du cuir et de chaussures de 32,62% sur la période 2011-2016(Source : INS)) contre une hausse de l'emploi de l'industrie des produits informatique de 33,19% sur la même période). De même, une désindustrialisation notable a été enregistrée sur cette période, qui se manifeste à travers la baisse de la part de l'industrie manufacturière dans la population active occupée : cette part passe de 18,06% en 2011 à 14,70% en 2016 (Source : INS). En outre, on observe une perte de compétitivité de l'économie tunisienne (une baisse de la part de marché à l'export de la Tunisie) en raison de (i) l'émergence de la Turquie et de la Chine, (ii) de la mise en œuvre de nouveaux partenariats commerciaux après la révolution (l'importation des produits manufacturiers a remplacé la production domestique de certaines industries) et (iii) de l'émergence des nouveaux concurrents tels que : le Maroc ou la Roumanie. Enfin, on constate une augmentation de l'informalité après la révolution, cristallisant ainsi un nouveau débat à l'épreuve de la transition en Tunisie. Selon une étude effectuée en 2016 par le Centre de Recherche et d'Études Sociales et la Banque Africaine de Développement¹, la part de l'emploi informel dans le total de l'emploi non agricole serait passée de 20,90% en 2011 à 29,30% en 2015, et l'emploi informel a atteint 32,20% de la population active occupée en 2015.

6 Afin d'analyser les phénomènes de (dés)industrialisation de l'économie littorale tunisienne, nous allons recourir à un panel non cylindré² de 14 secteurs de l'industrie manufacturière privée³ répartis sur 150 délégations dans 12 gouvernorats (Annexes B et C)⁴ du littoral couvrant la période post-révolution tunisienne (2011-2016). L'originalité de notre contribution réside tout d'abord dans le choix de l'unité spatiale qui, pour notre étude, est la délégation au lieu du gouvernorat. Dans leur étude, Driss et Karray (2009) ont eu recours au gouvernorat comme unité spatiale, or nous pensons qu'étudier la désindustrialisation à l'échelle des délégations permettra de gagner en finesse d'analyse et de mieux comprendre la dimension spatiale des processus à l'œuvre. À cela, vient s'ajouter le choix de la période qui correspond à une accélération du déclin de l'emploi manufacturier dont il nous semble important d'analyser les spécificités. Enfin, l'intégration dans l'analyse des reallocations de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière dans certaines régions (Demmou, 2010 ; Morkuté et al. 2017) permettra d'apporter des preuves empiriques supplémentaires pour comprendre les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier dans les pays émergents.

7 Le présent papier est organisé comme suit. La deuxième section présente notre modèle économétrique ainsi que ses variables. La dernière section donne les principaux résultats et interprétations.

# 1. Le modèle économétrique

8 Nous cherchons à estimer les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier privé dans le littoral tunisien. Nos données sont issues du Répertoire National des Entreprises (RNE) des 14 industries du secteur manufacturier privé, réparties sur 150 délégations des 12 gouvernorats du littoral tunisien, publiés par
l'Institut National des Statistiques en 2011 et en 2016. Nos données sont issues
également du recensement général de la population de 2014.

9 Les variables de notre modèle sont les suivantes :

1.1. Variable endogène

10 L'indice de croissance de l'emploi du secteur noté s dans la délégation notée d par rapport à l'indice de croissance de l'emploi dans le même secteur dans le littoral noté 1 :

$$
(1) \quad Y_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp},s,d \ 2016}{\text{Emp},s,d \ 2011}}{\frac{\text{Emp},s,l \ 2016}{\text{Emp},s,l \ 2011}} \quad \text{avec } (s=1, \dots, 14) \text{ et } (d=1, \dots, 150)
$$

11 Suite au problème d'hétérogénéité en termes de secteurs (ces derniers ne présentent pas les mêmes caractéristiques en nombre d'emplois et en combinaison productive), Henderson et al. (1995) ont fait une régression pour chaque secteur. Pour notre étude, nous allons suivre la méthode de Combes (2000) et Catin et al. (2007) afin d'exploiter toutes les richesses des données en panel en normalisant chaque variable (en divisant pour chaque secteur d'activité la valeur qu'il a au niveau regroupé pour tout le littoral).

1.2. Variables exogènes

12 Toutes les variables présentées ci-après sont calculées au début de la période d'étude c'est-à-dire en 2011 à l'exception de celles qui caractérisent le capital humain.

13 En utilisant la méthodologie de Glaeser et al. (1992), Catin et al. (2007) et Driss et Karray (2009), nous mettons trois indices pour refléter la structure industrielle initiale à savoir l'indice de spécialisation, l'indice de taille et l'indice de diversité. Leur méthodologie de calcul est la suivante :

14 L'indice de spécialisation de la délégation d dans le secteur s noté ISPEs,d. Cet indicateur a été utilisé par Catin et al. (2007) pour mesurer le degré de spécialisation d'une région. C'est la part du secteur s dans l'emploi local normalisé par même part dans l'emploi du littoral.

$$
(2) \quad \text{ISPE}_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp } s,d}{\text{Emp } d}}{\frac{\text{Emp } s,l}{\text{Emp } l}}
$$

15 L'indice de taille noté ITAILLE, il a été utilisé notamment par Glaeser et al. (1992) et Catin et al. (2007) comme un indicateur de concurrence locale pour refléter la taille moyenne des firmes. Il sert à mesurer l'impact des économies d'échelle internes à la croissance locale de l'emploi :

$$
(3) \quad \text{ITAILLE}_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp } s,d}{\text{Nbre } s,d}}{\frac{\text{Emp } s,l}{\text{Nbre } s,l}} \quad \text{avec } \text{Nbre est le nombre de firmes}
$$

16 L'indice de diversité noté IDIV, correspond à l'inverse de l'indice de concentration sectorielle d'Herfindhal calculé sur tous les secteurs sauf le secteur en considération
l'Institut National des Statistiques en 2011 et en 2016. Nos données sont issues
également du recensement général de la population de 2014.

9 Les variables de notre modèle sont les suivantes :

1.1. Variable endogène

10 L'indice de croissance de l'emploi du secteur noté s dans la délégation notée d par rapport à l'indice de croissance de l'emploi dans le même secteur dans le littoral noté 1 :

$$
(1) \quad Y_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp},s,d \ 2016}{\text{Emp},s,d \ 2011}}{\frac{\text{Emp},s,l \ 2016}{\text{Emp},s,l \ 2011}} \quad \text{avec } (s=1, \dots, 14) \text{ et } (d=1, \dots, 150)
$$

11 Suite au problème d'hétérogénéité en termes de secteurs (ces derniers ne présentent pas les mêmes caractéristiques en nombre d'emplois et en combinaison productive), Henderson et al. (1995) ont fait une régression pour chaque secteur. Pour notre étude, nous allons suivre la méthode de Combes (2000) et Catin et al. (2007) afin d'exploiter toutes les richesses des données en panel en normalisant chaque variable (en divisant pour chaque secteur d'activité la valeur qu'il a au niveau regroupé pour tout le littoral).

1.2. Variables exogènes

12 Toutes les variables présentées ci-après sont calculées au début de la période d'étude c'est-à-dire en 2011 à l'exception de celles qui caractérisent le capital humain.

13 En utilisant la méthodologie de Glaeser et al. (1992), Catin et al. (2007) et Driss et Karray (2009), nous mettons trois indices pour refléter la structure industrielle initiale à savoir l'indice de spécialisation, l'indice de taille et l'indice de diversité. Leur méthodologie de calcul est la suivante :

14 L'indice de spécialisation de la délégation d dans le secteur s noté ISPE<sub>s,d</sub>. Cet indicateur a été utilisé par Catin et al. (2007) pour mesurer le degré de spécialisation d'une région. C'est la part du secteur s dans l'emploi local normalisé par même part dans l'emploi du littoral.

$$
(2) \quad \text{ISPE}_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp } s,d}{\text{Emp } d}}{\frac{\text{Emp } s,l}{\text{Emp } l}}
$$

15 L'indice de taille noté ITAILLE, il a été utilisé notamment par Glaeser et al. (1992) et Catin et al. (2007) comme un indicateur de concurrence locale pour refléter la taille moyenne des firmes. Il sert à mesurer l'impact des économies d'échelle internes à la croissance locale de l'emploi :

$$
(3) \quad \text{ITAILLE}_{s,d} = \frac{\frac{\text{Emp } s,d}{\text{Nbre } s,d}}{\frac{\text{Emp } s,l}{\text{Nbre } s,l}} \quad \text{avec } \text{Nbre est le nombre de firmes}
$$

16 L'indice de diversité noté IDIV, correspond à l'inverse de l'indice de concentration sectorielle d'Herfindhal calculé sur tous les secteurs sauf le secteur en considération
normalisé par le même indice calculé au niveau national. Il est calculé à l'aide de cette
formule :

$$
(4) \quad \mathrm{IDIV}_{s,d} = \frac{\frac{1}{\sum_{s' \neq s}^{S} \left( \frac{\mathrm{Emp}_{s',d}}{\mathrm{Emp}_{d}-\mathrm{Emp}_{s,d}} \right)^2}}{\frac{1}{\sum_{s' \neq s}^{S} \left( \frac{\mathrm{Emp}_{s',l}}{\mathrm{Emp}_{l}-\mathrm{Emp}_{s,l}} \right)^2}}
$$

17 En plus des variables qui caractérisent la structure industrielle, nous avons ajouté une liste d'autres variables qui peuvent être des déterminants de la croissance d'emploi en Tunisie selon les travaux empiriques sur la question de croissance régionale. Nous citons :

18 **Le salaire moyen noté SAL:** Il a été utilisé par Amara et Thabet (2012) en se basant sur les théories néoclassiques comme un facteur qui affecte la localisation des firmes. Selon ces auteurs, un taux de salaire plus faible permet aux entreprises de remplacer le capital par le travail, toute chose étant égale par ailleurs. La baisse du coût de main-d'œuvre encourage la firme à recruter ; ce qui favorise l'augmentation de l'emploi. Cette idée a été prouvée par certains travaux empiriques tels que de Blanchard et Wolfers (2000) et Card et al. (1999) qui ont trouvé que le faible salaire stimule la création d'emploi dans une région. Pour refléter cette variable, nous essayons de modéliser et tester l'impact du salaire moyen calculé sur la base de cette formule :

$$
(5) \quad \mathrm{SAL}_{s,d} = \frac{\text{Masse salariale globale } s,d}{\mathrm{Emp} s,d}
$$

19 **Le capital humain** : il reflète selon Morkuté et al. (2017) le niveau d'éducation de la main-d'œuvre (la part de la population ayant un niveau d'éducation élevé). Une région dotée en capital humain plus élevé sera favorisée par des nouveaux créneaux stimulant ainsi la croissance et la réallocation entre les secteurs. Pour modéliser le capital humain, nous allons utiliser le niveau d'éducation à travers l'intégration de trois variables à savoir : la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation primaire, la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation secondaire et la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation supérieur (taux supérieur).

20 **La population totale:** Driss et Karray (2009) ont introduit cette variable afin de refléter le niveau de la demande et la taille économique de chaque région. Pour ce faire, nous allons introduire la population totale par délégation afin de tester l'importance de la demande comme facteur de croissance régionale.

21 En raison de l'indisponibilité de données à l'échelle de délégation pour les variables caractérisant le capital humain et la population totale en 2011, nous avons collecté leurs valeurs à partir du recensement général de la population de 2014 effectué par l'Institut National de la Statistique.

22 **Le taux d'urbanisation** : Guevara-Roseroetal (2019) affirment qu'une masse critique de population urbaine joue un rôle important pour bénéficier de l'avantage potentiel des agglomérations. De même, dans une région moins urbanisée, les externalités liées à la diversité de densité économique ne se produisent pas. Le faible taux d'urbanisation pour une région ne produit pas un environnement favorable pour l'interaction de
normalisé par le même indice calculé au niveau national. Il est calculé à l'aide de cette
formule :

$$
(4) \quad \mathrm{IDIV}_{s,d} = \frac{\frac{1}{\sum_{s' \neq s}^{S} \left( \frac{\mathrm{Emp}_{s',d}}{\mathrm{Emp}_{d}-\mathrm{Emp}_{s,d}} \right)^2}}{\frac{1}{\sum_{s' \neq s}^{S} \left( \frac{\mathrm{Emp}_{s',l}}{\mathrm{Emp}_{l}-\mathrm{Emp}_{s,l}} \right)^2}}
$$

17 En plus des variables qui caractérisent la structure industrielle, nous avons ajouté une liste d'autres variables qui peuvent être des déterminants de la croissance d'emploi en Tunisie selon les travaux empiriques sur la question de croissance régionale. Nous citons :

18 **Le salaire moyen noté SAL:** Il a été utilisé par Amara et Thabet (2012) en se basant sur les théories néoclassiques comme un facteur qui affecte la localisation des firmes. Selon ces auteurs, un taux de salaire plus faible permet aux entreprises de remplacer le capital par le travail, toute chose étant égale par ailleurs. La baisse du coût de main-d'œuvre encourage la firme à recruter ; ce qui favorise l'augmentation de l'emploi. Cette idée a été prouvée par certains travaux empiriques tels que de Blanchard et Wolfers (2000) et Card et al. (1999) qui ont trouvé que le faible salaire stimule la création d'emploi dans une région. Pour refléter cette variable, nous essayons de modéliser et tester l'impact du salaire moyen calculé sur la base de cette formule :

$$
(5) \quad \mathrm{SAL}_{s,d} = \frac{\text{Masse salariale globale } s,d}{\mathrm{Emp} s,d}
$$

19 **Le capital humain** : il reflète selon Morkuté et al. (2017) le niveau d'éducation de la main-d'œuvre (la part de la population ayant un niveau d'éducation élevé). Une région dotée en capital humain plus élevé sera favorisée par des nouveaux créneaux stimulant ainsi la croissance et la réallocation entre les secteurs. Pour modéliser le capital humain, nous allons utiliser le niveau d'éducation à travers l'intégration de trois variables à savoir : la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation primaire, la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation secondaire et la part de la population de 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation supérieur (taux supérieur).

20 **La population totale:** Driss et Karray (2009) ont introduit cette variable afin de refléter le niveau de la demande et la taille économique de chaque région. Pour ce faire, nous allons introduire la population totale par délégation afin de tester l'importance de la demande comme facteur de croissance régionale.

21 En raison de l'indisponibilité de données à l'échelle de délégation pour les variables caractérisant le capital humain et la population totale en 2011, nous avons collecté leurs valeurs à partir du recensement général de la population de 2014 effectué par l'Institut National de la Statistique.

22 **Le taux d'urbanisation** : Guevara-Roseroetal (2019) affirment qu'une masse critique de population urbaine joue un rôle important pour bénéficier de l'avantage potentiel des agglomérations. De même, dans une région moins urbanisée, les externalités liées à la diversité de densité économique ne se produisent pas. Le faible taux d'urbanisation pour une région ne produit pas un environnement favorable pour l'interaction de
différentes industries (Guevara-Roseroetal, 2019). Pour modéliser cette variable, nous allons utiliser un indice d'urbanisation qui est le rapport entre la population qui vit dans le milieu communal et la population totale par délégation afin de tenir compte du rôle des économies urbaines.

23 **La réallocation entre les secteurs notés REALL :** Afin de modéliser ce phénomène et son impact sur la croissance de l'emploi, nous adoptons la méthodologie de Morkuté et al. (2017). En effet, nous allons tester pour une délégation la perte d'emploi dans les autres secteurs sur la croissance de l'emploi du secteur étudié. Pour ce faire, nous calculons pour le secteur s dans la délégation d, la perte d'emploi des autres secteurs dans la même délégation entre 2011 et 2016 à l'aide de l'équation⁶ (6).

$$ (6) \text{REALL}_{s,d} = \sum_{s' \neq s}^{s} [\text{Emp } s', d(2016) - \text{Emp } s', d(2011)] $$

24 Une variable de contrôle a été ajoutée au modèle, qui est le niveau d'emploi initial dans chaque délégation, pour tester la présence d'un processus de convergence régionale en la matière. Pour notre cas, nous ajoutons la variable niveau d'emploi dans chaque délégation et pour chaque secteur, durant l'année 2011.

25 Aussi, pour contrôler l'hétérogénéité inobservable propre à chaque gouvernorat (s,g), une liste de variables dichotomiques a été ajoutée afin de séparer les délégations de chaque gouvernorat.

26 C'est ainsi que le modèle⁶ estimé est le suivant :

$$ (7) Y_{s,d} = \alpha_s + \sum_{k=1}^{K} \beta_k X_{k,s,d} + \varepsilon_{s,d} $$

27 Avec : $Y_{s,d}$ est l'indice de la croissance de l'emploi, s est le secteur ; d est la délégation, $\alpha_s$ est la constante, $X_{k,s,d}$ est un vecteur de variables explicatives, K est le nombre des variables explicatives et $\varepsilon_{s,d}$ est le terme d'erreur.

# 2. Statistiques descriptives et résultats

## 2.1. Statistiques descriptives

28 Une analyse descriptive des données montre que l'emploi manufacturier privé dans la région du littoral a reculé de 2,79% sur la période 2011-2016 (Tableau 1). Une analyse plus détaillée de son évolution à l'échelle de gouvernorat sur la même période montre de grandes disparités en termes de son (dé)croissance. En effet, le tableau 1 montre que la moitié des gouvernorats du littoral ont connu une décroissance de leur emploi entre 2011 et 2016. Le gouvernorat de Bizerte a enregistré la baisse la plus importante où son emploi a reculé de 34,16% sur la même période (Tableau 1). En revanche, les gouvernorats de Gabes, Sousse et Ariana ont enregistré la croissance la plus rapide sur la période considérée avec respectivement 24,39%, 23,96% et 15,90% (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1. Évolution de l'emploi manufacturier privé dans la région du littoral sur la période 2011-2016.</caption><thead><tr><td>Gouvernorat</td><td>Emploi en 2011</td><td>Emploi en 2016</td><td>Taux de croissance (2011-2016)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tunis</td><td>65 496</td><td>69 338</td><td>5,87</td></tr></tbody></table>
différentes industries (Guevara-Roseroetal, 2019). Pour modéliser cette variable, nous allons utiliser un indice d'urbanisation qui est le rapport entre la population qui vit dans le milieu communal et la population totale par délégation afin de tenir compte du rôle des économies urbaines.

23 **La réallocation entre les secteurs notés REALL :** Afin de modéliser ce phénomène et son impact sur la croissance de l'emploi, nous adoptons la méthodologie de Morkuté et al. (2017). En effet, nous allons tester pour une délégation la perte d'emploi dans les autres secteurs sur la croissance de l'emploi du secteur étudié. Pour ce faire, nous calculons pour le secteur s dans la délégation d, la perte d'emploi des autres secteurs dans la même délégation entre 2011 et 2016 à l'aide de l'équation⁶ (6).

$$ (6) \text{REALL}_{s,d} = \sum_{s' \neq s}^{S} [\text{Emp } s', d(2016) - \text{Emp } s', d(2011)] $$

24 Une variable de contrôle a été ajoutée au modèle, qui est le niveau d'emploi initial dans chaque délégation, pour tester la présence d'un processus de convergence régionale en la matière. Pour notre cas, nous ajoutons la variable niveau d'emploi dans chaque délégation et pour chaque secteur, durant l'année 2011.

25 Aussi, pour contrôler l'hétérogénéité inobservable propre à chaque gouvernorat (s,g), une liste de variables dichotomiques a été ajoutée afin de séparer les délégations de chaque gouvernorat.

26 C'est ainsi que le modèle⁶ estimé est le suivant :

$$ (7) Y_{s,d} = \alpha_s + \sum_{k=1}^{K} \beta_k X_{k,s,d} + \varepsilon_{s,d} $$

27 Avec : $Y_{s,d}$ est l'indice de la croissance de l'emploi, s est le secteur ; d est la délégation, $\alpha_s$ est la constante, $X_{k,s,d}$ est un vecteur de variables explicatives, K est le nombre des variables explicatives et $\varepsilon_{s,d}$ est le terme d'erreur.

# 2. Statistiques descriptives et résultats

## 2.1. Statistiques descriptives

28 Une analyse descriptive des données montre que l'emploi manufacturier privé dans la région du littoral a reculé de 2,79% sur la période 2011-2016 (Tableau 1). Une analyse plus détaillée de son évolution à l'échelle de gouvernorat sur la même période montre de grandes disparités en termes de son (dé)croissance. En effet, le tableau 1 montre que la moitié des gouvernorats du littoral ont connu une décroissance de leur emploi entre 2011 et 2016. Le gouvernorat de Bizerte a enregistré la baisse la plus importante où son emploi a reculé de 34,16% sur la même période (Tableau 1). En revanche, les gouvernorats de Gabes, Sousse et Ariana ont enregistré la croissance la plus rapide sur la période considérée avec respectivement 24,39%, 23,96% et 15,90% (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1. Évolution de l'emploi manufacturier privé dans la région du littoral sur la période 2011-2016.</caption><thead><tr><td>Gouvernorat</td><td>Emploi en 2011</td><td>Emploi en 2016</td><td>Taux de croissance (2011-2016)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tunis</td><td>65 496</td><td>69 338</td><td>5,87</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Ariana</td><td>27 125</td><td>31 439</td><td>15,90</td></tr><tr><td>Ben Arous</td><td>49 896</td><td>44 401</td><td>-11,01</td></tr><tr><td>Manouba</td><td>17 087</td><td>15 484</td><td>-9,38</td></tr><tr><td>Nabeul</td><td>56 210</td><td>56 263</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Zaghouan</td><td>20 147</td><td>16 017</td><td>-20,50</td></tr><tr><td>Bizerte</td><td>49 156</td><td>32 366</td><td>-34,16</td></tr><tr><td>Sousse</td><td>46 527</td><td>57 673</td><td>23,96</td></tr><tr><td>Monastir</td><td>63 823</td><td>61 605</td><td>-3,47</td></tr><tr><td>Mahdia</td><td>21 018</td><td>22 284</td><td>6,03</td></tr><tr><td>Sfax</td><td>40 084</td><td>36 063</td><td>-10,03</td></tr><tr><td>Gabes</td><td>3 255</td><td>4 048</td><td>24,39</td></tr><tr><td>Total littoral</td><td>459 821</td><td>446 981</td><td>-2,79</td></tr></table>

Source : INS

Une analyse plus détaillée de l'évolution de l'emploi manufacturier privé à l'échelle de délégations sur la période 2011-2016 révèle une répartition inégale. En effet, la figure 1 et la figure 2 montrent qu'à l'exception de quelques délégations du gouvernorat de Sfax, les grandes agglomérations d'emploi du littoral sont concentrées dans la région du Grand-Tunis, le gouvernorat du Nabeul et la région du Sahel (Sousse, Monastir et Mahdia). L'évolution de la répartition de l'emploi dans les délégations du littoral sur la période (2011-2016) n'a pas enregistré des changements importants (Figures 1 et 2).
<table><tr><td>Ariana</td><td>27 125</td><td>31 439</td><td>15,90</td></tr><tr><td>Ben Arous</td><td>49 896</td><td>44 401</td><td>-11,01</td></tr><tr><td>Manouba</td><td>17 087</td><td>15 484</td><td>-9,38</td></tr><tr><td>Nabeul</td><td>56 210</td><td>56 263</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Zaghouan</td><td>20 147</td><td>16 017</td><td>-20,50</td></tr><tr><td>Bizerte</td><td>49 156</td><td>32 366</td><td>-34,16</td></tr><tr><td>Sousse</td><td>46 527</td><td>57 673</td><td>23,96</td></tr><tr><td>Monastir</td><td>63 823</td><td>61 605</td><td>-3,47</td></tr><tr><td>Mahdia</td><td>21 018</td><td>22 284</td><td>6,03</td></tr><tr><td>Sfax</td><td>40 084</td><td>36 063</td><td>-10,03</td></tr><tr><td>Gabes</td><td>3 255</td><td>4 048</td><td>24,39</td></tr><tr><td>Total littoral</td><td>459 821</td><td>446 981</td><td>-2,79</td></tr></table>

Source : INS

Une analyse plus détaillée de l'évolution de l'emploi manufacturier privé à l'échelle de délégations sur la période 2011-2016 révèle une répartition inégale. En effet, la figure 1 et la figure 2 montrent qu'à l'exception de quelques délégations du gouvernorat de Sfax, les grandes agglomérations d'emploi du littoral sont concentrées dans la région du Grand-Tunis, le gouvernorat du Nabeul et la région du Sahel (Sousse, Monastir et Mahdia). L'évolution de la répartition de l'emploi dans les délégations du littoral sur la période (2011-2016) n'a pas enregistré des changements importants (Figures 1 et 2).
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1. Répartition du quantile de l'emploi manufacturier privé par délégation de la région du littoral en 2011.</figcaption></figure>

30 Insertion figure 1
Source : INS et calcul des auteurs

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2. Répartition du quantile de l'emploi manufacturier privé par délégation de la région du littoral en 2016.</figcaption></figure>

Source : INS et calcul des auteurs

## 2.2. Résultats et discussions

31 Tout d'abord, il a été procédé à une analyse de la corrélation entre les variables de notre modèle afin de détecter s'il existe un potentiel problème de multicolinéarité ainsi que des estimateurs biaisés. Un seuil de corrélation de 50% a été fixé pour distinguer les
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1. Répartition du quantile de l'emploi manufacturier privé par délégation de la région du littoral en 2011.</figcaption></figure>

30 Insertion figure 1
Source : INS et calcul des auteurs

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2. Répartition du quantile de l'emploi manufacturier privé par délégation de la région du littoral en 2016.</figcaption></figure>

Source : INS et calcul des auteurs

## 2.2. Résultats et discussions

31 Tout d'abord, il a été procédé à une analyse de la corrélation entre les variables de notre modèle afin de détecter s'il existe un potentiel problème de multicolinéarité ainsi que des estimateurs biaisés. Un seuil de corrélation de 50% a été fixé pour distinguer les
niveaux de corrélation. Un coefficient de corrélation inférieur à 50% est accepté comme un indicateur d'une faible corrélation, alors qu'un coefficient supérieur à 50% désigne une forte corrélation entre deux variables. Cette analyse montre qu'une forte corrélation a été enregistrée pour les 14 secteurs entre l'indice de spécialisation et l'indice de taille, entre l'emploi en 2011 et l'indice de spécialisation, entre l'indice de taille et l'emploi en 2011, entre le taux d'éducation secondaire et le taux urbain, entre le taux urbain et le taux d'éducation supérieur, entre le taux d'éducation primaire et le taux d'éducation supérieur et entre le taux d'éducation secondaire et le taux d'éducation supérieur. Pour remédier à cette corrélation, nous avons réalisé trois régressions en introduisant à chaque estimation des variables ayant une faible corrélation. Les résultats des trois régressions⁷ sont présentés dans le tableau 2. Dans la première régression, nous avons introduit l'emploi en 2011 et le taux d'éducation supérieur. Dans la seconde régression, le taux urbain, le taux d'éducation primaire et l'indice de spécialisation ont été introduits. La dernière régression a pris en compte l'indice de taille et le taux d'éducation secondaire.

<table><caption>Tableau 2. Les modèles de la (des)industrialisation en Tunisie (modèles à « effets fixes ») : résultats des estimations économétriques</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Régression 1</th><th>Régression 2</th><th>Régression 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Indice de spécialisation</td><td>-</td><td>-0,474***<br>(-16,50)</td><td>-</td></tr><tr><td>Indice de taille</td><td>-</td><td>-</td><td>-0,483***<br>(-15,69)</td></tr><tr><td>Indice de diversité</td><td>0,061**<br>(2,17)</td><td>-0,010<br>(-0,36)</td><td>0,023<br>(0,81)</td></tr><tr><td>Salaire moyen</td><td>-0,036**<br>(-2,09)</td><td>-0,039**<br>(-2,23)</td><td>-0,032*<br>(-1,79)</td></tr><tr><td>Taux primaire</td><td>-</td><td>-0,696***<br>(-2,72)</td><td>-</td></tr><tr><td>Taux secondaire</td><td>-</td><td>-</td><td>-0,529<br>(-1,25)</td></tr><tr><td>Taux supérieur</td><td>0,480***<br>(4,85)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Population totale</td><td>0,110<br>(1,22)</td><td>-0,050<br>(-0,56)</td><td>-0,040<br>(-0,42)</td></tr><tr><td>Taux d'urbanisation</td><td>-</td><td>-0,090<br>(-0,82)</td><td>-</td></tr><tr><td>Réallocation</td><td>0,100**</td><td>-0,102**</td><td>0,043</td></tr></tbody></table>
niveaux de corrélation. Un coefficient de corrélation inférieur à 50% est accepté comme un indicateur d'une faible corrélation, alors qu'un coefficient supérieur à 50% désigne une forte corrélation entre deux variables. Cette analyse montre qu'une forte corrélation a été enregistrée pour les 14 secteurs entre l'indice de spécialisation et l'indice de taille, entre l'emploi en 2011 et l'indice de spécialisation, entre l'indice de taille et l'emploi en 2011, entre le taux d'éducation secondaire et le taux urbain, entre le taux urbain et le taux d'éducation supérieur, entre le taux d'éducation primaire et le taux d'éducation supérieur et entre le taux d'éducation secondaire et le taux d'éducation supérieur. Pour remédier à cette corrélation, nous avons réalisé trois régressions en introduisant à chaque estimation des variables ayant une faible corrélation. Les résultats des trois régressions⁷ sont présentés dans le tableau 2. Dans la première régression, nous avons introduit l'emploi en 2011 et le taux d'éducation supérieur. Dans la seconde régression, le taux urbain, le taux d'éducation primaire et l'indice de spécialisation ont été introduits. La dernière régression a pris en compte l'indice de taille et le taux d'éducation secondaire.

<table><caption>Tableau 2. Les modèles de la (des)industrialisation en Tunisie (modèles à « effets fixes ») : résultats des estimations économétriques</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Régression 1</th><th>Régression 2</th><th>Régression 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Indice de spécialisation</td><td>-</td><td>-0,474***<br>(-16,50)</td><td>-</td></tr><tr><td>Indice de taille</td><td>-</td><td>-</td><td>-0,483***<br>(-15,69)</td></tr><tr><td>Indice de diversité</td><td>0,061**<br>(2,17)</td><td>-0,010<br>(-0,36)</td><td>0,023<br>(0,81)</td></tr><tr><td>Salaire moyen</td><td>-0,036**<br>(-2,09)</td><td>-0,039**<br>(-2,23)</td><td>-0,032*<br>(-1,79)</td></tr><tr><td>Taux primaire</td><td>-</td><td>-0,696***<br>(-2,72)</td><td>-</td></tr><tr><td>Taux secondaire</td><td>-</td><td>-</td><td>-0,529<br>(-1,25)</td></tr><tr><td>Taux supérieur</td><td>0,480***<br>(4,85)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Population totale</td><td>0,110<br>(1,22)</td><td>-0,050<br>(-0,56)</td><td>-0,040<br>(-0,42)</td></tr><tr><td>Taux d'urbanisation</td><td>-</td><td>-0,090<br>(-0,82)</td><td>-</td></tr><tr><td>Réallocation</td><td>0,100**</td><td>-0,102**</td><td>0,043</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th>(2,50)</th><th>(-2,51)</th><th>(1,04)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Emploi 2011</td><td>-0,479***<br>(-18,05)</td><td>-<br>-</td><td>-<br>-</td></tr><tr><td>Tunis</td><td>-0,016<br>(-0,06)</td><td>-0,300<br>(-1,06)</td><td>0,222<br>(0,80)</td></tr><tr><td>Ariana</td><td>0,264<br>(0,86)</td><td>-0,065<br>(-0,20)</td><td>0,389<br>(1,23)</td></tr><tr><td>Ben Arous</td><td>0,115<br>(0,42)</td><td>-0,342<br>(-1,20)</td><td>0,467<br>(1,161)</td></tr><tr><td>Mannouba</td><td>-0,196<br>(-0,59)</td><td>-0,704**<br>(-2,07)</td><td>-0,028<br>(-0,08)</td></tr><tr><td>Nabeul</td><td>0,354<br>(1,29)</td><td>-0,319<br>(-1,14)</td><td>0,330<br>(1,17)</td></tr><tr><td>Zaghouan</td><td>0,849**<br>(2,58)</td><td>-0,016<br>(-0,05)</td><td>0,880**<br>(2,57)</td></tr><tr><td>Bizerte</td><td>0,254<br>(0,87)</td><td>-0,417<br>(-1,41)</td><td>0,433<br>(1,45)</td></tr><tr><td>Sousse</td><td>0,587**<br>(2,25)</td><td>-0,136<br>(-0,51)</td><td>0,762**<br>(2,83)</td></tr><tr><td>Monastir</td><td>0,407<br>(1,48)</td><td>-0,450<br>(-1,59)</td><td>0,566**<br>(1,98)</td></tr><tr><td>Mahdia</td><td>0,903***<br>(2,84)</td><td>0,297<br>(0,89)</td><td>0,689**<br>(2,09)</td></tr><tr><td>Sfax</td><td>0,608**<br>(2,23)</td><td>0,088<br>(0,31)</td><td>0,639**<br>(2,26)</td></tr><tr><td>Gabes<sup>8</sup></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Constante</td><td>-0,920<br>(-0,98)</td><td>-3,931**<br>(2,75)</td><td>1,707<br>(1,16)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>1180</td><td>1192</td><td>1189</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,2395</td><td>0,2118</td><td>0,195</td></tr></tbody></table>

Les valeurs entre parenthèses sont les statistiques de Student.

***significatif au niveau de 1%; **Significatif au niveau de 5%; *Significatif au niveau de 10%.
<table><thead><tr><th></th><th>(2,50)</th><th>(-2,51)</th><th>(1,04)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Emploi 2011</td><td>-0,479***<br>(-18,05)</td><td>-<br>-</td><td>-<br>-</td></tr><tr><td>Tunis</td><td>-0,016<br>(-0,06)</td><td>-0,300<br>(-1,06)</td><td>0,222<br>(0,80)</td></tr><tr><td>Ariana</td><td>0,264<br>(0,86)</td><td>-0,065<br>(-0,20)</td><td>0,389<br>(1,23)</td></tr><tr><td>Ben Arous</td><td>0,115<br>(0,42)</td><td>-0,342<br>(-1,20)</td><td>0,467<br>(1,161)</td></tr><tr><td>Mannouba</td><td>-0,196<br>(-0,59)</td><td>-0,704**<br>(-2,07)</td><td>-0,028<br>(-0,08)</td></tr><tr><td>Nabeul</td><td>0,354<br>(1,29)</td><td>-0,319<br>(-1,14)</td><td>0,330<br>(1,17)</td></tr><tr><td>Zaghouan</td><td>0,849**<br>(2,58)</td><td>-0,016<br>(-0,05)</td><td>0,880**<br>(2,57)</td></tr><tr><td>Bizerte</td><td>0,254<br>(0,87)</td><td>-0,417<br>(-1,41)</td><td>0,433<br>(1,45)</td></tr><tr><td>Sousse</td><td>0,587**<br>(2,25)</td><td>-0,136<br>(-0,51)</td><td>0,762**<br>(2,83)</td></tr><tr><td>Monastir</td><td>0,407<br>(1,48)</td><td>-0,450<br>(-1,59)</td><td>0,566**<br>(1,98)</td></tr><tr><td>Mahdia</td><td>0,903***<br>(2,84)</td><td>0,297<br>(0,89)</td><td>0,689**<br>(2,09)</td></tr><tr><td>Sfax</td><td>0,608**<br>(2,23)</td><td>0,088<br>(0,31)</td><td>0,639**<br>(2,26)</td></tr><tr><td>Gabes<sup>8</sup></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Constante</td><td>-0,920<br>(-0,98)</td><td>-3,931**<br>(2,75)</td><td>1,707<br>(1,16)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>1180</td><td>1192</td><td>1189</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,2395</td><td>0,2118</td><td>0,195</td></tr></tbody></table>

Les valeurs entre parenthèses sont les statistiques de Student.

***significatif au niveau de 1%; **Significatif au niveau de 5%; *Significatif au niveau de 10%.
32

L'indice de spécialisation apparaît significatif et négatif. Ce résultat confirme certains travaux empiriques portant sur la spécialisation des régions (Glaeser et al. 1992; Combes 2000; Batisse 2002a; Batisse 2002b; Wang et al. 2017), mais il infirme l'hypothèse de Marshall-Arrow-Romer. De même, la taille initiale des entreprises exerce un effet négatif et significatif sur la croissance de l'emploi. Un tel résultat concorde avec les travaux de Henderson (2003) et Catin et al. (2007) où les firmes de petite taille ont connu une croissance plus rapide que celles de grande taille confirmant l'existence des économies d'échelle internes. En revanche, la diversité industrielle exerce un effet significatif avec un signe positif. Ce qui rejoint les travaux de Glaeser et al. (1992), Amara et Thabet (2012) et Wang et al. (2017) en corroborant l'hypothèse de Jacobs et Porter qu'une région plus diversifiée favorise sa croissance. La variable salaire moyen affecte négativement la croissance de l'emploi. En effet, plus le salaire moyen est faible dans une délégation, plus la croissance de l'emploi est rapide. Ce signe négatif confirme la littérature empirique notamment les travaux de Card et al. (1999) et Blanchard et Wolfers (2000) où un faible coût de main-d'œuvre peut constituer un facteur d'attractivité des régions favorisant l'augmentation de l'emploi. D'ailleurs, le tissu industriel en Tunisie est dominé par des industries plus intensives en travail notamment l'industrie du textile-habillement qui ont représenté 37,34% en 2011 et 32,27% en 2016 du total de l'emploi manufacturier privé en Tunisie (Source : INS) et les industries de basse technologie (Annexe A) qui ont enregistré respectivement 33,64% en 2011 et 34,10% en 2016 du total de l'emploi manufacturier privé en Tunisie (Source : INS). La structure des coûts des entreprises des secteurs concernés est dominée par le coût du facteur travail poussant ainsi les entreprises à chercher des endroits avec des coûts salariaux moindres.

33

Un autre déterminant de la croissance de l'emploi est la qualification du capital humain mesurée par le niveau d'éducation confirmant les résultats de Morkuté et al. (2017). En effet, la part des diplômés de l'enseignement supérieur exerce un effet positif et significatif sur la croissance de l'emploi alors que la part de la population ayant un niveau d'éducation primaire exerce un effet négatif sur la croissance de l'emploi industriel. L'effet positif des diplômés et l'effet négatif des non diplômés peuvent être expliqués respectivement : (i) par la forte croissance de l'emploi des secteurs de haute technologie (soit 25,13% - source : INS) sur la période de notre étude (2011 – 2016), car ces secteurs demeurent intensifs en main-d'œuvre qualifiée (la structure de leur effectif est dominée par les diplômés du supérieur) et (ii) par la baisse du secteur textile-habillement (le taux de croissance global sur la période 2011-2016 est de -16,14% - source : INS) et du secteur du cuir et chaussures (le taux de croissance global sur la période 2011-2016 est de -32,62% - source : INS), car ces secteurs sont intensifs en mains-d'œuvre non qualifiée et ils emploient généralement les femmes qui ont abandonné leurs études.

34

Le phénomène de réallocation de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière inspiré des travaux de Morkuté et al. (2017) et son effet sur la croissance de l'emploi est bien vérifié pour le cas de la Tunisie. En effet, le signe de la variable réallocation est significatif et positif (première régression). Dans ce cas, la perte d'emploi enregistrée dans les autres secteurs industriels renforce la croissance de l'emploi du secteur étudié. Un tel résultat confirme notre constat, cité au début de notre article, qui est que l'on assiste à des réallocations importantes intra-sectorielles de l'industrie manufacturière en termes d'emploi après la révolution tunisienne.
32

L'indice de spécialisation apparaît significatif et négatif. Ce résultat confirme certains travaux empiriques portant sur la spécialisation des régions (Glaeser et al. 1992; Combes 2000; Batisse 2002a; Batisse 2002b; Wang et al. 2017), mais il infirme l'hypothèse de Marshall-Arrow-Romer. De même, la taille initiale des entreprises exerce un effet négatif et significatif sur la croissance de l'emploi. Un tel résultat concorde avec les travaux de Henderson (2003) et Catin et al. (2007) où les firmes de petite taille ont connu une croissance plus rapide que celles de grande taille confirmant l'existence des économies d'échelle internes. En revanche, la diversité industrielle exerce un effet significatif avec un signe positif. Ce qui rejoint les travaux de Glaeser et al. (1992), Amara et Thabet (2012) et Wang et al. (2017) en corroborant l'hypothèse de Jacobs et Porter qu'une région plus diversifiée favorise sa croissance. La variable salaire moyen affecte négativement la croissance de l'emploi. En effet, plus le salaire moyen est faible dans une délégation, plus la croissance de l'emploi est rapide. Ce signe négatif confirme la littérature empirique notamment les travaux de Card et al. (1999) et Blanchard et Wolfers (2000) où un faible coût de main-d'œuvre peut constituer un facteur d'attractivité des régions favorisant l'augmentation de l'emploi. D'ailleurs, le tissu industriel en Tunisie est dominé par des industries plus intensives en travail notamment l'industrie du textile-habillement qui ont représenté 37,34% en 2011 et 32,27% en 2016 du total de l'emploi manufacturier privé en Tunisie (Source : INS) et les industries de basse technologie (Annexe A) qui ont enregistré respectivement 33,64% en 2011 et 34,10% en 2016 du total de l'emploi manufacturier privé en Tunisie (Source : INS). La structure des coûts des entreprises des secteurs concernés est dominée par le coût du facteur travail poussant ainsi les entreprises à chercher des endroits avec des coûts salariaux moindres.

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Un autre déterminant de la croissance de l'emploi est la qualification du capital humain mesurée par le niveau d'éducation confirmant les résultats de Morkuté et al. (2017). En effet, la part des diplômés de l'enseignement supérieur exerce un effet positif et significatif sur la croissance de l'emploi alors que la part de la population ayant un niveau d'éducation primaire exerce un effet négatif sur la croissance de l'emploi industriel. L'effet positif des diplômés et l'effet négatif des non diplômés peuvent être expliqués respectivement : (i) par la forte croissance de l'emploi des secteurs de haute technologie (soit 25,13% - source : INS) sur la période de notre étude (2011 – 2016), car ces secteurs demeurent intensifs en main-d'œuvre qualifiée (la structure de leur effectif est dominée par les diplômés du supérieur) et (ii) par la baisse du secteur textile-habillement (le taux de croissance global sur la période 2011-2016 est de -16,14% - source : INS) et du secteur du cuir et chaussures (le taux de croissance global sur la période 2011-2016 est de -32,62% - source : INS), car ces secteurs sont intensifs en mains-d'œuvre non qualifiée et ils emploient généralement les femmes qui ont abandonné leurs études.

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Le phénomène de réallocation de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière inspiré des travaux de Morkuté et al. (2017) et son effet sur la croissance de l'emploi est bien vérifié pour le cas de la Tunisie. En effet, le signe de la variable réallocation est significatif et positif (première régression). Dans ce cas, la perte d'emploi enregistrée dans les autres secteurs industriels renforce la croissance de l'emploi du secteur étudié. Un tel résultat confirme notre constat, cité au début de notre article, qui est que l'on assiste à des réallocations importantes intra-sectorielles de l'industrie manufacturière en termes d'emploi après la révolution tunisienne.
Néanmoins, cette variable a un signe négatif et significatif dans la deuxième régression. Un tel résultat peut être expliqué par le fait que les reallocations d'emploi sont plutôt entre les secteurs industriels et les services qu'entre les secteurs industriels.

Concernant la taille initiale des délégations mesurées par l'emploi au début de période, celle-ci peut refléter la dotation initiale des régions en main-d'œuvre. Cette variable apparaît négative et significative, les délégations qui ont un niveau d'emploi plus faible en 2011, ont connu une croissance d'emploi plus rapide que d'autres délégations sur la période 2011-2016.

35

Par ailleurs, les variables qui caractérisent les effets fixes relatifs aux gouvernorats montrent la présence d'un effet spécifique de croissance de l'emploi dans les délégations des gouvernorats de Manouba, Zaghouan, Sousse, Monastir, Mahdia et Sfax. L'effet positif de la croissance de l'emploi dans les délégations du gouvernorat de Zaghouan peut être expliqué au sens de Métral (2003) par les effets des politiques industrielles en Tunisie⁹. En effet, le gouvernorat de Zaghouan a bénéficié des avantages de la politique de décentralisation industrielle qui encouragent les producteurs à s'installer dans les régions rurales. Dans ce sens, ces producteurs ont réussi à saisir la localisation optimale en s'approchant de la capitale pour bénéficier de certaines aménités tout en gardant une distance par rapport à cette région afin de bénéficier desdits avantages. Il s'avère que ce phénomène a continué après la révolution. Un tel résultat est confirmé par le signe négatif des délégations du gouvernorat de Manouba de la région du grand Tunis. Ces délégations ont connu une croissance négative au cours de la période d'étude justifiant ainsi un phénomène de déséconomies d'agglomération. L'effet positif des délégations des gouvernorats de Sousse, Monastir, Mahdia et Sfax est expliqué par la présence d'un processus de convergence régionale. Pour les gouvernorats du Centre Est, cette convergence s'explique par une tendance historique de la concentration des industries du textile-habillement et des industries du cuir et des chaussures, et ces derniers ont connu un développement récent de l'industrie de haute technologie après la révolution (la part du Centre Est dans l'emploi des industries de haute technologie est passée de 28,19% en 2011 à 36,87% en 2016 - source : INS).

36

## Conclusion

L'objectif principal de notre travail était d'analyser l'impact de différents facteurs que l'on retrouve dans la littérature en économie géographique (à savoir, la structure industrielle, la dotation initiale en main-d'œuvre, l'importance de la demande, les économies urbaines, le capital humain et les reallocations de l'emploi entre les secteurs) sur l'évolution de l'emploi manufacturier privé dans un contexte post-révolution tunisienne. Notre travail a tenté aussi d'étudier les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi dans le cadre d'un panel non cylindré en créant une série de variables dichotomiques séparant les gouvernorats et leurs délégations afin de contrôler l'hétérogénéité inobservable au niveau des régions. Cet article a traité également le phénomène de réallocation de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière privée enregistré après la révolution.

37

Les résultats montrent que l'effet de l'indice de taille, l'indice de spécialisation, le niveau d'emploi au début de la période est négatif sur la croissance de l'emploi. Nous montrons que les délégations les plus diversifiées ont connu une croissance plus rapide

38
Néanmoins, cette variable a un signe négatif et significatif dans la deuxième régression. Un tel résultat peut être expliqué par le fait que les reallocations d'emploi sont plutôt entre les secteurs industriels et les services qu'entre les secteurs industriels.

Concernant la taille initiale des délégations mesurées par l'emploi au début de période, celle-ci peut refléter la dotation initiale des régions en main-d'œuvre. Cette variable apparaît négative et significative, les délégations qui ont un niveau d'emploi plus faible en 2011, ont connu une croissance d'emploi plus rapide que d'autres délégations sur la période 2011-2016.

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Par ailleurs, les variables qui caractérisent les effets fixes relatifs aux gouvernorats montrent la présence d'un effet spécifique de croissance de l'emploi dans les délégations des gouvernorats de Manouba, Zaghouan, Sousse, Monastir, Mahdia et Sfax. L'effet positif de la croissance de l'emploi dans les délégations du gouvernorat de Zaghouan peut être expliqué au sens de Métral (2003) par les effets des politiques industrielles en Tunisie⁹. En effet, le gouvernorat de Zaghouan a bénéficié des avantages de la politique de décentralisation industrielle qui encouragent les producteurs à s'installer dans les régions rurales. Dans ce sens, ces producteurs ont réussi à saisir la localisation optimale en s'approchant de la capitale pour bénéficier de certaines aménités tout en gardant une distance par rapport à cette région afin de bénéficier desdits avantages. Il s'avère que ce phénomène a continué après la révolution. Un tel résultat est confirmé par le signe négatif des délégations du gouvernorat de Manouba de la région du grand Tunis. Ces délégations ont connu une croissance négative au cours de la période d'étude justifiant ainsi un phénomène de déséconomies d'agglomération. L'effet positif des délégations des gouvernorats de Sousse, Monastir, Mahdia et Sfax est expliqué par la présence d'un processus de convergence régionale. Pour les gouvernorats du Centre Est, cette convergence s'explique par une tendance historique de la concentration des industries du textile-habillement et des industries du cuir et des chaussures, et ces derniers ont connu un développement récent de l'industrie de haute technologie après la révolution (la part du Centre Est dans l'emploi des industries de haute technologie est passée de 28,19% en 2011 à 36,87% en 2016 - source : INS).

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## Conclusion

L'objectif principal de notre travail était d'analyser l'impact de différents facteurs que l'on retrouve dans la littérature en économie géographique (à savoir, la structure industrielle, la dotation initiale en main-d'œuvre, l'importance de la demande, les économies urbaines, le capital humain et les reallocations de l'emploi entre les secteurs) sur l'évolution de l'emploi manufacturier privé dans un contexte post-révolution tunisienne. Notre travail a tenté aussi d'étudier les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi dans le cadre d'un panel non cylindré en créant une série de variables dichotomiques séparant les gouvernorats et leurs délégations afin de contrôler l'hétérogénéité inobservable au niveau des régions. Cet article a traité également le phénomène de réallocation de l'emploi entre les secteurs de l'industrie manufacturière privée enregistré après la révolution.

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Les résultats montrent que l'effet de l'indice de taille, l'indice de spécialisation, le niveau d'emploi au début de la période est négatif sur la croissance de l'emploi. Nous montrons que les délégations les plus diversifiées ont connu une croissance plus rapide

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de leur emploi. De même, une délégation dotée en capital humain (mesuré par la part des diplômés de l'enseignement supérieur) a connu une croissance importante de son emploi justifiée notamment par la croissance des industries de haute technologie intensives en main-d'œuvre qualifiée. Dans le même temps, nous mettons en évidence un effet négatif d'un faible niveau d'éducation sur la croissance de l'emploi. Nos résultats montrent également que le coût du travail varie selon la localisation de l'emploi et que le salaire moyen exerce un effet négatif sur sa croissance.

39

Un nouveau phénomène enregistré après la révolution et qui constitue un nouveau déterminant de la croissance de l'emploi dans le littoral est la réallocation de l'emploi entre les secteurs manufacturiers privés, où la perte de l'emploi des autres secteurs favorise la croissance du secteur étudié. Enfin, un processus de convergence régionale a été enregistré dans notre étude, et ce par la croissance positive de l'emploi dans les délégations des gouvernorats du Centre Est ainsi que l'effet des politiques de décentralisation qui a touché les délégations du gouvernorat de Zaghouan.

40

L'analyse du recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie, observé notamment dans la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016) nous conduit vers une voie de recherche future qui portera sur une étude des déterminants des disparités régionales de l'emploi du secteur manufacturier privé enregistrées entre le littoral et l'intérieur du pays.

## BIBLIOGRAPHIE

Amara M. & Thabet K., 2012, *Structure industrielle et développement local du littoral tunisien, 1998-2004*, *Mondes en développement*, n°1, pp. 119-136.

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Bennasr A., 2012, *Le schéma d'aménagement du territoire national tunisien ou comment concilier compétitivité, efficacité et durabilité*, in B. Mésini (dir.), *Aménagement durable des territoires méditerranées*, Aix-en-Provence : PUAM, pp. 49-57.

Bennasr A., Baron M., de Ruffray S., Grasland C. & Guérin-Pace F., 2015, *Dilemmes de la réforme régionale tunisienne*, *Revue d'Économie Régionale et Urbaine*, Vol. 5, pp. 853-882.

Blanchard O. & Wolfers J., 2000, *The role of shocks and institutions in the rise of European unemployment: the aggregate evidence*, *The Economic Journal*, Vol. 110, n°462, pp. C1-C33.

Buera, F. J. & Kaboski J. P., 2009, *Can traditional theories of structural change fit the data? Journal of the European Economic Association*, Vol. 7, n°2-3, pp. 469-477.
de leur emploi. De même, une délégation dotée en capital humain (mesuré par la part des diplômés de l'enseignement supérieur) a connu une croissance importante de son emploi justifiée notamment par la croissance des industries de haute technologie intensives en main-d'œuvre qualifiée. Dans le même temps, nous mettons en évidence un effet négatif d'un faible niveau d'éducation sur la croissance de l'emploi. Nos résultats montrent également que le coût du travail varie selon la localisation de l'emploi et que le salaire moyen exerce un effet négatif sur sa croissance.

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Un nouveau phénomène enregistré après la révolution et qui constitue un nouveau déterminant de la croissance de l'emploi dans le littoral est la réallocation de l'emploi entre les secteurs manufacturiers privés, où la perte de l'emploi des autres secteurs favorise la croissance du secteur étudié. Enfin, un processus de convergence régionale a été enregistré dans notre étude, et ce par la croissance positive de l'emploi dans les délégations des gouvernorats du Centre Est ainsi que l'effet des politiques de décentralisation qui a touché les délégations du gouvernorat de Zaghouan.

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L'analyse du recul de l'emploi manufacturier privé en Tunisie, observé notamment dans la région du littoral sur la période post-révolution (2011-2016) nous conduit vers une voie de recherche future qui portera sur une étude des déterminants des disparités régionales de l'emploi du secteur manufacturier privé enregistrées entre le littoral et l'intérieur du pays.

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Glaeser E. L., Kallal H. D., Scheinkman J. A. & Shleifer A., 1992, Growth in cities, *Journal of political economy*, Vol. 100, n°6, pp. 1126-1152.

Guevara-Rosero G. C., Riou S. & Autant-Bernard C., 2019, Agglomeration externalities in Ecuador: do urbanization and tertiarization matter? *Regional Studies*, Vol. 53, n°5, pp. 706-719.

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Henderson J. V., 2003, Marshall's scale economies. *Journal of urban economics*, Vol. 53, n°1, pp. 1-28.

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Jofre-Monseny J., Sánchez-Vidal M. & Viladecans-Marsal E., 2018, Big plant closures and local employment, *Journal of Economic Geography*, Vol. 18, n°1, pp. 163-186.

Jorgenson D. W. & Timmer M. P., 2011, Structural change in advanced nations: a new set of stylised facts, *Scandinavian Journal of Economics*, Vol. 113, n°1, pp. 1-29.

Karray Z. & Driss S., 2009, Structure industrielle, économies d'agglomération, ouverture et croissance régionale en Tunisie, *Région et Développement*, Vol. 29, n°2, pp. 141-157.

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Krugman P., 1991, Increasing returns and economic geography. *Journal of political economy*, Vol. 99, n°3, pp. 483-499.

Lawrence, R. Z. & Edwards L., 2013, US employment deindustrialization: insights from history and the international experience, *Policy Brief*, Vol. 13-27, mis en ligne en octobre 2013, consulté le 28/08/2023, URL : https://ia803401.us.archive.org/28/items/lawrence320026/US%20Employment%20Deindustrialization%20Insights%20from%20History%20and%20the%20International%20Experience.pdf.

McMillan M., Rodrik D. & Verduzco-Gallo I., 2014, Globalization, structural change, and productivity growth, with an update on Africa, *World development*, Vol. 63, pp. 11-32.

Meddeb H., 2010, La Tunisie, pays émergent ? *Sociétés politiques comparées*, Vol. 29, mis en ligne en novembre 2010, consulté le 28/08/2023, URL : https://fasopo.org/sites/default/files/article_n29.pdf.

Métral A., 2003, Forces centrifuges et forces centripètes autour de la métropole tunisoise. Les entrepreneurs locaux, acteurs de la localisation industrielle, *Revue d'Économie Régionale et Urbaine*, n°2, pp. 267-290.

Morkutė G., Koster S. & Van Dijk J., 2017, Employment growth and inter-industry job reallocation: spatial patterns and relatedness, *Regional Studies*, Vol. 51, n°6, pp. 958-971.

Nickell S., Redding S. & Swaffield J., 2008, The uneven pace of deindustrialisation in the OECD, *World Economy*, Vol. 31, n°9, pp. 1154-1184.

Porter M. E., 2000, Location, competition, and economic development: Local clusters in a global economy, *Economic development quarterly*, Vol. 14, n°1, pp. 15-34.

Rodrik D., 2016, Premature deindustrialization, *Journal of economic growth*, Vol. 21, n°1, pp. 1-33.

Tizaoui H., 2015, La métropolisation de l'industrie tunisienne et le décrochage industriel des régions intérieures, *Méditerranée. Revue géographique des pays méditerranéens/Journal of Mediterranean geography*, n°124, pp. 73-84.

Van Dijk J. J., 2017, Local employment multipliers in US cities, *Journal of Economic Geography*, Vol. 17, n°2, pp. 465-487.

# ANNEXES

## Annexe A : Les activités de l'industrie manufacturière en Tunisie selon la nomenclature de l'Institut National de Statistique

1- Industries alimentaires et de boissons (Branche : 1)

2- Industries Textiles, Habillement, cuir et chaussure (Branches : 2 et 8)

3- Travail du bois ; fabrication d'articles en bois, liège, vannerie et sparterie ; Fabrication de meubles (Branches : 3, 4, 5 et 7)

4- Industrie chimique et pharmaceutique ; Fabrication de produits en caoutchouc, plastique et d'autres produits minéraux non métalliques (Branches : 12 et13)
Krugman P., 1991, Increasing returns and economic geography. *Journal of political economy*, Vol. 99, n°3, pp. 483-499.

Lawrence, R. Z. & Edwards L., 2013, US employment deindustrialization: insights from history and the international experience, *Policy Brief*, Vol. 13-27, mis en ligne en octobre 2013, consulté le 28/08/2023, URL : https://ia803401.us.archive.org/28/items/lawrence320026/US%20Employment%20Deindustrialization%20Insights%20from%20History%20and%20the%20International%20Experience.pdf.

McMillan M., Rodrik D. & Verduzco-Gallo I., 2014, Globalization, structural change, and productivity growth, with an update on Africa, *World development*, Vol. 63, pp. 11-32.

Meddeb H., 2010, La Tunisie, pays émergent ? *Sociétés politiques comparées*, Vol. 29, mis en ligne en novembre 2010, consulté le 28/08/2023, URL : https://fasopo.org/sites/default/files/article_n29.pdf.

Métral A., 2003, Forces centrifuges et forces centripètes autour de la métropole tunisoise. Les entrepreneurs locaux, acteurs de la localisation industrielle, *Revue d'Économie Régionale et Urbaine*, n°2, pp. 267-290.

Morkutė G., Koster S. & Van Dijk J., 2017, Employment growth and inter-industry job reallocation: spatial patterns and relatedness, *Regional Studies*, Vol. 51, n°6, pp. 958-971.

Nickell S., Redding S. & Swaffield J., 2008, The uneven pace of deindustrialisation in the OECD, *World Economy*, Vol. 31, n°9, pp. 1154-1184.

Porter M. E., 2000, Location, competition, and economic development: Local clusters in a global economy, *Economic development quarterly*, Vol. 14, n°1, pp. 15-34.

Rodrik D., 2016, Premature deindustrialization, *Journal of economic growth*, Vol. 21, n°1, pp. 1-33.

Tizaoui H., 2015, La métropolisation de l'industrie tunisienne et le décrochage industriel des régions intérieures, *Méditerranée. Revue géographique des pays méditerranéens/Journal of Mediterranean geography*, n°124, pp. 73-84.

Van Dijk J. J., 2017, Local employment multipliers in US cities, *Journal of Economic Geography*, Vol. 17, n°2, pp. 465-487.

# ANNEXES

## Annexe A : Les activités de l'industrie manufacturière en Tunisie selon la nomenclature de l'Institut National de Statistique

1- Industries alimentaires et de boissons (Branche : 1)

2- Industries Textiles, Habillement, cuir et chaussure (Branches : 2 et 8)

3- Travail du bois ; fabrication d'articles en bois, liège, vannerie et sparterie ; Fabrication de meubles (Branches : 3, 4, 5 et 7)

4- Industrie chimique et pharmaceutique ; Fabrication de produits en caoutchouc, plastique et d'autres produits minéraux non métalliques (Branches : 12 et13)
5- Métallurgie ; Fabrication de produits métalliques ; Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques ; Fabrication d'équipements électriques, de machines et équipements (Branches : 6, 9, 10 et 11)

6- Autres industries manufacturières (Branche : 14)

Nous allons suivre la méthodologie de Catin et al (2007) dans le classement de ces activités par leurs intensités technologiques, le tableau ci-dessous :

<table><thead><tr><td>Intensité technologique</td><td>Branches</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Secteurs de basse technologie</td><td>1 : Industries alimentaires et de boissons</td></tr><tr><td>2 : Industrie du cuir et de la chaussure</td></tr><tr><td>3 : Travail du bois et fabrication d'articles en bois et en liège, à l'exception des meubles; fabrication d'articles en vannerie et sparterie</td></tr><tr><td>4 : Industrie du papier et du carton; Imprimerie et reproduction d'enregistrements</td></tr><tr><td>5 : Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques</td></tr><tr><td>6 : Métallurgie; Fabrication de produits métalliques, à l'exception des machines et des équipements</td></tr><tr><td>7 : Fabrication de meubles</td></tr><tr><td>Textile-Habillement</td><td>8 : Industrie de Textiles et d'Habillement</td></tr><tr><td rowspan="4">Secteurs de haute technologie</td><td>9 : Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques; Fabrication d'équipements électriques, de machines et équipements n.c.a</td></tr><tr><td>10 : Industrie automobile et d'autres matériels de transport</td></tr><tr><td>11 : Réparation et installation de machines et d'équipements</td></tr><tr><td>12 : Industrie chimique et pharmaceutique</td></tr><tr><td rowspan="2">Secteurs de moyenne technologie</td><td>13 : Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique</td></tr><tr><td>14 : Autres industries manufacturières</td></tr></tbody></table>
5- Métallurgie ; Fabrication de produits métalliques ; Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques ; Fabrication d'équipements électriques, de machines et équipements (Branches : 6, 9, 10 et 11)

6- Autres industries manufacturières (Branche : 14)

Nous allons suivre la méthodologie de Catin et al (2007) dans le classement de ces activités par leurs intensités technologiques, le tableau ci-dessous :

<table><thead><tr><td>Intensité technologique</td><td>Branches</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Secteurs de basse technologie</td><td>1 : Industries alimentaires et de boissons</td></tr><tr><td>2 : Industrie du cuir et de la chaussure</td></tr><tr><td>3 : Travail du bois et fabrication d'articles en bois et en liège, à l'exception des meubles; fabrication d'articles en vannerie et sparterie</td></tr><tr><td>4 : Industrie du papier et du carton; Imprimerie et reproduction d'enregistrements</td></tr><tr><td>5 : Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques</td></tr><tr><td>6 : Métallurgie; Fabrication de produits métalliques, à l'exception des machines et des équipements</td></tr><tr><td>7 : Fabrication de meubles</td></tr><tr><td>Textile-Habillement</td><td>8 : Industrie de Textiles et d'Habillement</td></tr><tr><td rowspan="4">Secteurs de haute technologie</td><td>9 : Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques; Fabrication d'équipements électriques, de machines et équipements n.c.a</td></tr><tr><td>10 : Industrie automobile et d'autres matériels de transport</td></tr><tr><td>11 : Réparation et installation de machines et d'équipements</td></tr><tr><td>12 : Industrie chimique et pharmaceutique</td></tr><tr><td rowspan="2">Secteurs de moyenne technologie</td><td>13 : Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique</td></tr><tr><td>14 : Autres industries manufacturières</td></tr></tbody></table>
Annexe B : La carte de la Tunisie par gouvernorat

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Annexe C : Les gouvernorats du littoral et leurs délégations

<table><thead><tr><th>Régions</th><th>Gouvernorats</th><th>Délégations</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Grand Tunis</td><td>Tunis (21 délégations)</td><td>Carthage - La Médina - Bab Bhar - Bab Souika - Omrane - Omrane Supérieur - Attahrir - El Menzah - Cité Alkhadhra - Bardo - Séjoumi - Azzouhour - Alhrairia - Sidi Hsine - Ouardia - Kabaria - Sidi Elbéchir - Jebel Jelloud - La Goulette - Le Kram - La Marsa.</td></tr><tr><td>Ariana (7 délégations)</td><td>Ariana Ville - Soukra - Raouède - Kalâat Andalous - Sidi Thabet - Cité Attadhamon - M'nihla.</td></tr><tr><td>Ben Arous (12 délégations)</td><td>Ben Arous - Nouvelle Médina - Mourouj - Hammam Lif - Hammam Chatt - Boumhel Bassatine - Ezzahra - Radès - Megrine - M'hamdia - Fouchana - Mornag.</td></tr><tr><td>Manouba (8 délégations)</td><td>Manouba - Oued Ellil - Tebourba - Battan - Jedaida - Mornaguia - Borj Amri - Douar Hicher.</td></tr><tr><td>Nord est</td><td>Nabeul (16 délégations)</td><td>Nabeul - Dar Chaâbane Elfehri - Béni Khiar - Korba - Menzel Temime - Mida - Kelibia - Hammam Ghezaz - El Haouaria - Takelsa - Slimane - Menzel Bouzelfa - Béni Khalled - Grombalia - Bouârgoub - Hammamet.</td></tr></tbody></table>
Annexe B : La carte de la Tunisie par gouvernorat

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Annexe C : Les gouvernorats du littoral et leurs délégations

<table><thead><tr><th>Régions</th><th>Gouvernorats</th><th>Délégations</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Grand Tunis</td><td>Tunis (21 délégations)</td><td>Carthage - La Médina - Bab Bhar - Bab Souika - Omrane - Omrane Supérieur - Attahrir - El Menzah - Cité Alkhadhra - Bardo - Séjoumi - Azzouhour - Alhrairia - Sidi Hsine - Ouardia - Kabaria - Sidi Elbéchir - Jebel Jelloud - La Goulette - Le Kram - La Marsa.</td></tr><tr><td>Ariana (7 délégations)</td><td>Ariana Ville - Soukra - Raouède - Kalâat Andalous - Sidi Thabet - Cité Attadhamon - M'nihla.</td></tr><tr><td>Ben Arous (12 délégations)</td><td>Ben Arous - Nouvelle Médina - Mourouj - Hammam Lif - Hammam Chatt - Boumhel Bassatine - Ezzahra - Radès - Megrine - M'hamdia - Fouchana - Mornag.</td></tr><tr><td>Manouba (8 délégations)</td><td>Manouba - Oued Ellil - Tebourba - Battan - Jedaida - Mornaguia - Borj Amri - Douar Hicher.</td></tr><tr><td>Nord est</td><td>Nabeul (16 délégations)</td><td>Nabeul - Dar Chaâbane Elfehri - Béni Khiar - Korba - Menzel Temime - Mida - Kelibia - Hammam Ghezaz - El Haouaria - Takelsa - Slimane - Menzel Bouzelfa - Béni Khalled - Grombalia - Bouârgoub - Hammamet.</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td>Zaghouan (6 délégations)</td><td>Zaghouan - Zériba - Bir Mecharga - Fahs - Nadhour - Saouaf.</td></tr><tr><td></td><td>Bizerte (14 délégations)</td><td>Bizerte Nord - Jarzouna - Bizerte Sud - Sejnane - Joumine - Mateur - Ghezala - Menzel Bourguiba - Tinja - Utique - Ghar El Melh - Menzel Jemil - El Alia - Ras Jebel.</td></tr><tr><td rowspan="4">Centre est</td><td>Sousse (16 délégations)</td><td>Sousse Ville - Zaouia Ksiba Thrayat - Sousse Ryadh - Sousse Jawhara - Sousse Sidi Abdelhamid - Hammam sousse - Akouda - Kalâa Elkébira - Sidi Bouali - Hergla - Enfidha - Bouficha - Koundar - Sidi Elheni - Msaken - Kalâa Ességhira.</td></tr><tr><td>Monastir (13 délégations)</td><td>Monastir - Ouerdanine - Sahline - Zéramdine - Béni Hassan - Jammel - Benbla - Moknine - Bekalta - Teboulba - Ksar Helal - Ksibet Medyouni - Sayada Lamta Bouhjar.</td></tr><tr><td>Mahdia (11 délégations)</td><td>Mahdia - Boumerdes - Ouled Chamekh - Chorbane - Hbira - Souassi - Eljem - Chebba - Malloulech - Sidi Alouane - Ksour Essef.</td></tr><tr><td>Sfax (16 délégations)</td><td>Sfax Ville - Sfax Ouest - Sakiet Ezzit - Sakiet Eddaier - Sfax sud - Tina - Agareb - Jebeniana - El Amra - El Hencha - Menzel chaker - Ghraiba - Bir Ali Ben Khelifa - Sekhira - Mahrès - Kerkennah.</td></tr><tr><td>Sud</td><td>Gabes (10 délégations)</td><td>Gabès ville - Gabès ouest - Gabès sud - Ghannouch - Metouia - Menzel habib - Hamma - Matmata - Matmata nouvelle - Mareth.</td></tr></table>

NOTES

1. Charmes, J., Cheikh, N. B., 2016, Protection sociale et économie informelle en Tunisie : défis de la transition vers l'économie formelle. Centre des Recherches et d'Etudes Sociales et la Banque Africaine de Développement, 92p.

2. Notre échantillon regroupe 14 industries sur 150 délégations, mais certaines délégations ne disposent pas d'emploi pour certaines industries manufacturières, les valeurs manquantes créent un échantillon incomplet ainsi qu'un panel non cylindré.

3. Les secteurs sont présentés dans l'annexe A en les séparant selon l'intensité technologique suivant la méthodologie de Catin et al. (2007) afin de mieux commenter les résultats obtenus.

4. Les gouvernorats de la Tunisie et les gouvernorats du littoral et leurs délégations sont présentés dans l'annexe B et C.

5. Pour le calcul de cette variable pour un secteur s et une délégation d, nous avons pris seulement la perte d'emploi dans les autres secteurs de l'industrie manufacturière (ceux qui ont connu une baisse de leurs emplois sur la période 2011-2016), les secteurs qui ont une augmentation de leurs emplois n'ont pas été pris en compte dans la valeur de cette variable.

6. Le modèle estimé ne prend pas en compte l'autocorrélation et l'hétérogénéité spatiale car l'objet de notre article était de s'intéresser avant tout à la question des secteurs. Cette non prise en compte est susceptible d'affecter les résultats et nous reconnaissions ici une limite de notre article. Dans la lignée de travaux antérieurs contrôlant ces problèmes de dépendance et d'hétérogénéité spatiale, de futurs travaux pourraient intégrer ces enjeux dans la spécification économétrique.

7. Nous avons effectué à chaque régression le test de Breusch-Pagan suivant la démarche de Driss et Karray (2009). Le test accepte pour chaque régression l'hypothèse nulle d'absence d'un effet
<table><tr><td></td><td>Zaghouan (6 délégations)</td><td>Zaghouan - Zériba - Bir Mecharga - Fahs - Nadhour - Saouaf.</td></tr><tr><td></td><td>Bizerte (14 délégations)</td><td>Bizerte Nord - Jarzouna - Bizerte Sud - Sejnane - Joumine - Mateur - Ghezala - Menzel Bourguiba - Tinja - Utique - Ghar El Melh - Menzel Jemil - El Alia - Ras Jebel.</td></tr><tr><td rowspan="4">Centre est</td><td>Sousse (16 délégations)</td><td>Sousse Ville - Zaouia Ksiba Thrayat - Sousse Ryadh - Sousse Jawhara - Sousse Sidi Abdelhamid - Hammam sousse - Akouda - Kalâa Elkébira - Sidi Bouali - Hergla - Enfidha - Bouficha - Koundar - Sidi Elheni - Msaken - Kalâa Ességhira.</td></tr><tr><td>Monastir (13 délégations)</td><td>Monastir - Ouerdanine - Sahline - Zéramdine - Béni Hassan - Jammel - Benbla - Moknine - Bekalta - Teboulba - Ksar Helal - Ksibet Medyouni - Sayada Lamta Bouhjar.</td></tr><tr><td>Mahdia (11 délégations)</td><td>Mahdia - Boumerdes - Ouled Chamekh - Chorbane - Hbira - Souassi - Eljem - Chebba - Malloulech - Sidi Alouane - Ksour Essef.</td></tr><tr><td>Sfax (16 délégations)</td><td>Sfax Ville - Sfax Ouest - Sakiet Ezzit - Sakiet Eddaier - Sfax sud - Tina - Agareb - Jebeniana - El Amra - El Hencha - Menzel chaker - Ghraiba - Bir Ali Ben Khelifa - Sekhira - Mahrès - Kerkennah.</td></tr><tr><td>Sud</td><td>Gabes (10 délégations)</td><td>Gabès ville - Gabès ouest - Gabès sud - Ghannouch - Metouia - Menzel habib - Hamma - Matmata - Matmata nouvelle - Mareth.</td></tr></table>

NOTES

1. Charmes, J., Cheikh, N. B., 2016, Protection sociale et économie informelle en Tunisie : défis de la transition vers l'économie formelle. Centre des Recherches et d'Etudes Sociales et la Banque Africaine de Développement, 92p.

2. Notre échantillon regroupe 14 industries sur 150 délégations, mais certaines délégations ne disposent pas d'emploi pour certaines industries manufacturières, les valeurs manquantes créent un échantillon incomplet ainsi qu'un panel non cylindré.

3. Les secteurs sont présentés dans l'annexe A en les séparant selon l'intensité technologique suivant la méthodologie de Catin et al. (2007) afin de mieux commenter les résultats obtenus.

4. Les gouvernorats de la Tunisie et les gouvernorats du littoral et leurs délégations sont présentés dans l'annexe B et C.

5. Pour le calcul de cette variable pour un secteur s et une délégation d, nous avons pris seulement la perte d'emploi dans les autres secteurs de l'industrie manufacturière (ceux qui ont connu une baisse de leurs emplois sur la période 2011-2016), les secteurs qui ont une augmentation de leurs emplois n'ont pas été pris en compte dans la valeur de cette variable.

6. Le modèle estimé ne prend pas en compte l'autocorrélation et l'hétérogénéité spatiale car l'objet de notre article était de s'intéresser avant tout à la question des secteurs. Cette non prise en compte est susceptible d'affecter les résultats et nous reconnaissions ici une limite de notre article. Dans la lignée de travaux antérieurs contrôlant ces problèmes de dépendance et d'hétérogénéité spatiale, de futurs travaux pourraient intégrer ces enjeux dans la spécification économétrique.

7. Nous avons effectué à chaque régression le test de Breusch-Pagan suivant la démarche de Driss et Karray (2009). Le test accepte pour chaque régression l'hypothèse nulle d'absence d'un effet
individuel aléatoire d'où le recours pour chaque régression au modèle à « effets fixes ». Un tel résultat confirme l'absence d'un effet spécifique à chaque secteur. Le modèle à effet fixe suppose que les relations entre la variable dépendante et les variables explicatives sont identiques pour tous les individus (industries). C'est ainsi que nous avons traité seulement l'effet spécifique au gouvernorat.

8. Cette variable a été omise par le modèle à « effets fixes », nous l'avons éliminé de la régression.

9. Article 45 de la loi n° 73-82 du 31/12/1973 portant sur la création du Fond de Promotion et de Décentralisation Industrielles (FOPRODI). Code d'incitation aux investissements promulgué par la loi n°93-120 du 27 décembre 1993.

## RÉSUMÉS

L'objectif de l'article est d'analyser les nouveaux faits stylisés liés à la révolution tunisienne (perte de compétitivité, désindustrialisation et réallocation d'emploi entre les secteurs) qui ont touché les industries manufacturières privées, plus particulièrement celles installées dans la région du littoral. En s'appuyant sur le modèle de croissance régionale, nous décelons les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier dans la région du littoral tunisien à l'aide d'un panel de 14 secteurs répartis sur 150 délégations de 12 gouvernorats du littoral. Les résultats montrent que la spécialisation industrielle, la taille initiale des entreprises, la taille initiale des délégations, le salaire moyen, la proportion de la population 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation primaire exercent un effet négatif sur la croissance d'emploi. En revanche, la diversité industrielle représente un facteur de croissance d'emploi. Une délégation dotée en main-d'œuvre qualifiée stimule sa croissance. Les résultats mettent en lumière également qu'un phénomène de réallocation de l'emploi détermine la croissance des secteurs. Enfin, un processus de convergence régionale a été enregistré dans les délégations du Centre Est ainsi qu'un effet remarquable des politiques de décentralisation sur la croissance des délégations du gouvernorat de Zaghouan et Manouba.

The objective of the article is to analyze the new stylized facts related to the Tunisian revolution (loss of competitiveness, deindustrialization and reallocation of employment between sectors) which affected private manufacturing industries, more particularly those located in the coastal region. Based on the regional growth model, we identify the determinants of the (decrease) increase of manufacturing employment in the Tunisian coastal region using an unbalanced panel of 14 sectors spread over 150 delegations of 12 coastal governorates. The results show that industrial specialization, the initial size of establishments, the initial size of delegations, the average salary, the proportion of the population aged 10 years and over with a primary level have a negative effect on employment growth. In contrast, industrial diversity is a factor in employment growth. A delegation endowed with a qualified workforce stimulates its growth. The results also show that a phenomenon of job reallocation determines the growth of sectors. Finally, a process of regional convergence was recorded in the delegations of the Center-East as well as a remarkable effect of the decentralization policies on the growth of the delegations of the governorate of Zaghouan and Manouba.
individuel aléatoire d'où le recours pour chaque régression au modèle à « effets fixes ». Un tel résultat confirme l'absence d'un effet spécifique à chaque secteur. Le modèle à effet fixe suppose que les relations entre la variable dépendante et les variables explicatives sont identiques pour tous les individus (industries). C'est ainsi que nous avons traité seulement l'effet spécifique au gouvernorat.

8. Cette variable a été omise par le modèle à « effets fixes », nous l'avons éliminé de la régression.

9. Article 45 de la loi n° 73-82 du 31/12/1973 portant sur la création du Fond de Promotion et de Décentralisation Industrielles (FOPRODI). Code d'incitation aux investissements promulgué par la loi n°93-120 du 27 décembre 1993.

## RÉSUMÉS

L'objectif de l'article est d'analyser les nouveaux faits stylisés liés à la révolution tunisienne (perte de compétitivité, désindustrialisation et réallocation d'emploi entre les secteurs) qui ont touché les industries manufacturières privées, plus particulièrement celles installées dans la région du littoral. En s'appuyant sur le modèle de croissance régionale, nous décelons les déterminants de la (dé)croissance de l'emploi manufacturier dans la région du littoral tunisien à l'aide d'un panel de 14 secteurs répartis sur 150 délégations de 12 gouvernorats du littoral. Les résultats montrent que la spécialisation industrielle, la taille initiale des entreprises, la taille initiale des délégations, le salaire moyen, la proportion de la population 10 ans et plus ayant un niveau d'éducation primaire exercent un effet négatif sur la croissance d'emploi. En revanche, la diversité industrielle représente un facteur de croissance d'emploi. Une délégation dotée en main-d'œuvre qualifiée stimule sa croissance. Les résultats mettent en lumière également qu'un phénomène de réallocation de l'emploi détermine la croissance des secteurs. Enfin, un processus de convergence régionale a été enregistré dans les délégations du Centre Est ainsi qu'un effet remarquable des politiques de décentralisation sur la croissance des délégations du gouvernorat de Zaghouan et Manouba.

The objective of the article is to analyze the new stylized facts related to the Tunisian revolution (loss of competitiveness, deindustrialization and reallocation of employment between sectors) which affected private manufacturing industries, more particularly those located in the coastal region. Based on the regional growth model, we identify the determinants of the (decrease) increase of manufacturing employment in the Tunisian coastal region using an unbalanced panel of 14 sectors spread over 150 delegations of 12 coastal governorates. The results show that industrial specialization, the initial size of establishments, the initial size of delegations, the average salary, the proportion of the population aged 10 years and over with a primary level have a negative effect on employment growth. In contrast, industrial diversity is a factor in employment growth. A delegation endowed with a qualified workforce stimulates its growth. The results also show that a phenomenon of job reallocation determines the growth of sectors. Finally, a process of regional convergence was recorded in the delegations of the Center-East as well as a remarkable effect of the decentralization policies on the growth of the delegations of the governorate of Zaghouan and Manouba.
# INDEX

**Mots-clés** : croissance régionale, désindustrialisation, recul d'emploi, révolution tunisienne, structures industrielles

**Keywords** : deindustrialization, employment decline, industrial structures, regional growth, Tunisian revolution

# AUTEURS

## NEJIB CHAGOUR

Chercheur
Laboratoire Économie et Stratégies des Affaires (ECSTRA), Département d'Économie, IHEC Carthage, Carthage, Tunisie
nejib.chagour@gmail.com

## SAMIA HADDAD

Maîtresse de conférences-HDR
Laboratoire Économie et Stratégies des Affaires (ECSTRA), Département d'Économie, IHEC Carthage, Carthage, Tunisie
Haddadsamia24@hotmail.com

## SÉBASTIEN BOURDIN

Professeur-HDR
Métis-Lab, EM Normandie, Caen, France
sbourdin@em-normandie.fr
# INDEX

**Mots-clés** : croissance régionale, désindustrialisation, recul d'emploi, révolution tunisienne, structures industrielles

**Keywords** : deindustrialization, employment decline, industrial structures, regional growth, Tunisian revolution

# AUTEURS

## NEJIB CHAGOUR

Chercheur
Laboratoire Économie et Stratégies des Affaires (ECSTRA), Département d'Économie, IHEC Carthage, Carthage, Tunisie
nejib.chagour@gmail.com

## SAMIA HADDAD

Maîtresse de conférences-HDR
Laboratoire Économie et Stratégies des Affaires (ECSTRA), Département d'Économie, IHEC Carthage, Carthage, Tunisie
Haddadsamia24@hotmail.com

## SÉBASTIEN BOURDIN

Professeur-HDR
Métis-Lab, EM Normandie, Caen, France
sbourdin@em-normandie.fr