Ordinanza concernente le agevolazioni fiscali in favore delle imprese nelle zone di rilancio economico e Ordinanza sulla determinazione delle zone di rilancio economico

Zones économiques en redéploiement Evaluation et révision des critères de délimitation Rapport final 24 mai 2007

Impressum Editeur Credit Suisse Economic Research Uetlibergstrasse 231, CH-8070 Zurich

Auteurs Dr. Sara Carnazzi Weber, tél. +41 (0)44 333 58 82 sara.carnazzi@credit-suisse.com Dr. Merja Hoppe, tél. +41 (0)44 333 77 36 merja.hoppe@credit-suisse.com

Avertissement Le présent document a été rédigé par le service Economic Research du Credit Suisse et n’ est pas le résultat d’une analyse financière. Les «Directives visant à garantir l’ indépendance de l’ analyse financière» de l’ Association suisse des banquiers ne s’y appliquent donc pas.

Cette publication a pour seul but d’ informer. Les opinions exprimées sont celles du service Economic Research du Credit Suisse au moment de l’ impression (les chan- gements restent réservés).

Evaluation de l’ ancienne méthode de délimitation

Concept des zones écono- Le présent rapport résume les résultats d’ une étude commandée par le Secrétariat d’ Etat à miques en redéploiement l’économie. Le but des analyses effectuées dans le cadre de la base légale et de quelques di- rectives du Secrétariat d’ Etat à l’économie était d’ évaluer et de réviser les critères de délimita- tion des zones économiques en redéploiement. Les raisons de la désignation de ces zones sont les bouleversements économiques de ces dernières années et décennies, qui imposent de nou- velles exigences aux régions et les obligent à s’ adapter au changement des conditions-cadres. Ces changements ne sont pas seulement le remplacement progressif du secteur industriel par le secteur tertiaire, mais aussi des déplacements, au sein même des secteurs économiques, vers les activités plus qualifiées et une part accrue de services au sein même de l’ industrie. Les conséquences de cette mutation structurelle affectent divers domaines comme l’ emploi, le mar- ché du travail, la structure économique, la prospérité, et l’ évolution démographique. Bien s’ adapter à ces nouvelles conditions-cadres sera décisif pour l’ assise économique et le déve- loppement futur des régions.

Le but de la délimitation des zones économiques en redéploiement est de promouvoir ces pro- cessus d’ adaptation dans les régions défavorisées de Suisse, le critère central de la faiblesse structurelle et de l’éligibilité étant le manque d’ emplois. Les mesures d’ encouragement sont donc conçues très concrètement pour créer de nouveaux emplois et réorienter des entreprises pour y maintenir les emplois.

Cibles de l’ encouragement Conformément à ce but, les zones d’ encouragement prévues sont les régions structurellement faibles, où les emplois manquent et dont le développement économique est inférieur à la moyenne. Mais qu’ une région doive adapter ses structures ne signifie pas forcément qu’ elle se- ra encouragée au niveau fédéral. La condition est que, dans le processus d’ adaptation des structures, la région ne puisse compenser de ses propres forces les disparités et les évolutions négatives.

Ancienne méthode de dé- L’ ancienne méthode de délimitation était basée sur une procédure en deux temps. En vertu limitation d’un critère d’ exclusion, «les zones dont le revenu dépasse nettement la moyenne nationale ou qui, en raison d’ une centralité élevée, disposent d’ un potentiel de développement particulier» étaient d’ abord éliminées. A la seconde étape, l’ éligibilité était accordée sur la base de critères d’encouragement. Si une région était en dessous d’ un certain seuil par rapport à deux critères structurels et plus, ou par rapport à un seul critère concernant le développement du marché du travail1, elle était proposée comme éligible (Illustration 1).

Illustration 1 Anciens indicateurs de délimitation Critères d’ exclusion

1. Cantons 2. Régions MS

Revenu par habitant 1998 Taux de tertiaire supérieur 1998 Taux de pendulaires entrants 1990 Critères d’encouragement

1. Critères structurels 2. Développement du marché du travail

Evolution démographique 1990 - 2000 Evolution de l’ emploi 1991 - 1998 Revenu net par habitant 1995/1996 Taux de chômage 1998 - 2001 Taux d’ employés dans l’industrie 1998 Source: SECO

Evaluation de l’ ancienne D’après les directives du Secrétariat d’ Etat à l’ économie, les bases les plus importantes de méthode de délimitation l’ ancienne méthode de délimitation seront reprises dans la version révisée, mais sous forme modifiée. L’ une d’ elle est l’ exclusion des centres économiques capables de maîtriser une muta-

1 Le taux d'employés de l'industrie doit se situer au-dessus de la moyenne suisse.

tion structurelle de leurs propres forces, les critères d’ exclusion étant la capacité économique et la qualité des conditions-cadres. Pour les critères d’ encouragement, la population, le revenu et le chômage continueront à être pris en compte. La liste des indicateurs sera cependant complé- tée de nouveaux paramètres, assortis d’ une pondération proportionnelle à leur impact sur l’adaptation des structures. Les écarts entre une région et la moyenne suisse continueront à être un critère de décision, mais sur la base d’ une méthode différente.

Procédure d’ exclusion L’ ancienne méthode de délimitation présente quelques problèmes quant au choix des indica- teurs et à la méthode. Dans la procédure d’ exclusion des centres économiques, le changement de niveau géographique des cantons aux régions MS ne paraît pas tout à fait cohérent, de même que les indicateurs choisis. Un taux élevé de tertiaire supérieur est certes signe de cen- tralité, mais ce taux varie tellement d’ une région à l’ autre qu’ il est difficile de dire où tel secteur est surreprésenté. En outre, tous les centres ne se distinguent pas par un taux élevé de tertiaire supérieur. Le taux de pendulaires entrants est en principe aussi un indice de centralité, mais dans les cantons structurellement très faibles, un nombre relativement petit d’ emplois peut déjà entraîner un taux élevé de pendulaires entrants et signifier le classement incorrect d’ un centre par rapport à la moyenne suisse.

Choix des indicateurs En ce qui concerne le choix des indicateurs, on se demandera toujours s’ ils représentent suffi- samment la faiblesse structurelle incriminée. Ainsi, le revenu ne représente qu’ un aspect –de surcroît ponctuel –du développement économique. A l’ échelle nationale, la répartition des reve- nus présente de fortes disparités; or, dans les régions économiquement faibles, la mutation structurelle se traduit justement fréquemment par une croissance du revenu supérieure à la moyenne malgré un niveau comparativement bas, phénomène qui n’ est pas pris en compte si l’on se concentre sur un paramètre ponctuel. Un taux élevé d’ employés dans l’ industrie n’ est pas non plus négatif, en soi, car quelques secteurs industriels restent des moteurs économi- ques essentiels, notamment en Suisse. On assiste d’ ailleurs à une mutation structurelle au sein même de l’ industrie, en direction de produits de pointe à forte valeur ajoutée et d’ une tertiarisa- tion interne, avec la création concomitante d’ emplois. Si l’ on recourt au taux d’ industrialisation pour repérer les régions à structure économique digne d’ être encouragée, il semble problémati- que de mêler l’ analyse de la faiblesse structurelle à cette opération. Enfin l’ indicateur du chô- mage concerne parfois plus les centres économiques que les régions périphériques. Ainsi, les centres –même s’ ils ont en principe une base économique plus stable –sont plus frappés par le chômage conjoncturel. La valeur d’ autres critères d’encouragement peut également indiquer aussi bien un développement faible que la surcharge d’ un centre à développement économique stable. Ainsi, il arrive fréquemment que, malgré un développement économique positif, l’évolution démographique des centres économiques soit négative et que le chômage s’ y concentre. L’ évolution de l’ emploi peut accuser des distorsions si, à cause de leur niveau initial élevé, les centres économiques doivent présenter des taux de croissance nominaux élevés pour atteindre une évolution positive.

L’analyse de chaque indicateur révèle donc des points faibles, qui suggèrent qu’ il n’ y a pas d’indicateur complet pour refléter la situation économique et son développement, ou encore l’ adaptation des structures. On peut cependant obtenir une bonne approximation en recourant à une large palette d’indicateurs, qui couvrent les domaines pertinents de la mutation structurelle et étayent largement les déclarations concernant la faiblesse structurelle. Ces indicateurs doi- vent prendre en compte à la fois le statu quo et l’ évolution.

Recourir à des variables concernant des moments isolés est problématique. Même si les critères structurels visent d’ abord à décrire l’état momentané, le recours à des indicateurs concernant une date précise ne peut refléter qu’ imparfaitement la structure de l’économie. L’ adaptation des structures est un processus de plusieurs années, qu’ un instantané ne saurait refléter à satisfac- tion. Il y a en outre un risque de surévaluer les effets de la conjoncture.

Méthode Les problèmes de méthode de l’ ancienne procédure tiennent à l’ indexation des variables. Rap- porter les valeurs à la moyenne suisse permet certes de constater si une évolution est inférieure ou supérieure à la moyenne par rapport à la tendance nationale générale, mais ne tient pas compte de la dispersion d’ un indicateur. Or, comme cette dispersion est très variable, sa com- parabilité fait problème. Donner à un indicateur la note 1 pour «correct» s’il est inférieur à la va- leur-limite peut aussi dénaturer le résultat. Ainsi, des valeurs légèrement inférieures à la

moyenne peuvent tout aussi bien conduire à l’ éligibilité que des valeurs nettement inférieures; une région présentant une évolution démographique légèrement inférieure à la moyenne et un taux d’ industrialisation légèrement supérieur à la moyenne pourrait ainsi être mise sur pied d’égalité avec une région à fort dépeuplement et très faible revenu par habitant. Cette méthode est encore plus problématique si les indicateurs se fondent sur des variables relativement exclu- sives; une petite section thématique ou temporelle fournit alors déjà un «point d’encouragement» pour l’évaluation globale, grâce à une valeur d’ indicateur légèrement inférieure à la moyenne.

Conclusions L’ évaluation de l’ancienne méthode de délimitation révèle des faiblesses: choix relativement limité d’indicateurs, dates fixes pour le relevé des données, méthode mise en œuvre. Dans la révision du système de délimitation, les résultats de l’évaluation seront repris et mis en œuvre dans une procédure systématique, comprenant un vaste choix d’ indicateurs, des périodes re- présentatives, et une analyse des valeurs standardisées.

Révision de l’ ancienne méthode de délimitation

1.1 Exclusion des centres économiques

Méthode de délimitation Dans le cadre de notre étude, nous avons élaboré une nouvelle méthode de délimitation des révisée zones économiques en redéploiement, méthode qui se base sur une procédure en cascade. Chaque critère d’ éligibilité est analysé successivement et séparément. Ainsi, on commence par identifier les centres à forte capacité économique ainsi que les régions à conditions-cadres favo- rables, pour les exclure a priori de l’ encouragement, conformément aux directives du Secrétariat d’ Etat à l’économie. Le critère examiné suivant est la faiblesse structurelle révélée par le déve- loppement régional au niveau MS, ce qui signale les zones en manque. On extrait alors de cette population les centres dotés d’ une structure économique qui répond aux cibles de l’encouragement.

Le calcul des indicateurs requis pour les analyses s’effectue avec des variables standardisées, ce qui permet de tenir compte de la dispersion dans la répartition des différents points examinés et de comparer les résultats. Pour représenter correctement les phénomènes pluridimensionnels comme le développement régional, on utilise une large palette de variables. On étudie en outre des périodes suffisamment longues pour distinguer la situation et l’ évolution générales des ré- gions de leurs fluctuations à court terme.

Analyse de la capacité éco- Les régions visées par la délimitation des zones économiques en redéploiement sont celles qui, nomique à cause de leur faiblesse économique, ne sont pas en mesure de maîtriser une mutation struc- turelle au moyen de leurs propres forces. Les centres économiques forts, dotés de ressources leur permettant de compenser les disparités de leur région, doivent être exclus a priori des ré- gions éligibles. Pour les régions MS, on a construit comme critère d’ exclusion un indicateur de capacité économique basé sur le revenu par habitant et la valeur ajoutée par personne active. La répartition de cet indicateur dans les régions suisses révèle de nettes disparités, les centres à forte capacité économique se détachant de la répartition générale par des valeurs nettement plus élevées. Ont été identifiées comme centres économiques les régions MS dont les valeurs de l’indicateur se situent au-delà de l’ écart standard de la répartition.

Centres économiques Comme il fallait s'y attendre, le groupe des centres économiques compte d’ abord les grandes villes de Zurich, Genève, Bâle, Berne et Lausanne, à quoi s’ ajoutent en particulier des régions économiquement fortes du canton de Zurich: Pfannenstiel, Zimmerberg, Glattal/Furttal, Lim- mattal et Winterthour. Le groupe est complété par les régions de Bâle-Campagne, March, Nyon et du canton de Zoug (Illustration 2). Pour la suite de l’ analyse, les centres économiques conti- nuent à faire partie de la population des régions étudiées, puisque l’ évaluation du développe- ment régional est axée sur la moyenne suisse. Ils ne sont cependant pas pris en compte dans les propositions d’éligibilité.

Illustration 2 Centres économiques Régions MS

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

1.2 Exclusion des régions à conditions-cadres favorables

Analyse des conditions D’ après les directives du Secrétariat d’ Etat à l’économie, les régions à conditions-cadres favo- économiques et politiques rables devraient aussi être exclues du cercle des régions éligibles. Les critères choisis pour dé- terminer les conditions-cadres favorables d’ une région et agrégés pour former un indicateur sont la charge fiscale des personnes physiques et morales ainsi que l’ atteignabilité par les moyens de transport. Les régions MS qui atteignent ici des valeurs supérieures à la moyenne sont exclues a priori de l’ encouragement. Pour refléter ces points, on a fait appel à des indica- teurs originaux. L’ indicateur de charge fiscale des personnes physiques tient compte aussi bien du niveau que de la progression des impôts sur le revenu et la fortune. La charge fiscale des personnes morales a été calculée en dépouillant les impôts sur le bénéfice net et les capitaux, l’ atteignabilité par les moyens de transport l’ a été aussi bien pour le trafic motorisé individuel que pour les transports publics. A part les temps de déplacement d’ une commune ou d’ un nœud de trafic à l’ autre, on a tenu compte aussi du potentiel respectif d’habitants et d’ emplois. La valeur obtenue peut être interprétée comme la somme des avantages qui découlent de la proximité d’ avec les agglomérations (Illustration 3).

Illustration 3

Régions à conditions-cadres favorables Régions MS

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

1.3 Faiblesse structurelle: analyse du développement régional au niveau MS

Analyse du développement Le but du système d’ encouragement est de soutenir la mutation structurelle et le développe- régional ment économique des régions structurellement faibles. Pour identifier les régions MS souffrant des déficits correspondants, le développement régional a été analysé à l’ aide d’ une vaste pano- plie d’ indicateurs. Pour obtenir un tableau aussi complet et réaliste que possible du développe- ment régional, les indicateurs ont été choisis de façon à en couvrir tous les aspects pertinents. Le développement régional peut en effet signifier que des évolutions positives et négatives se produisent en même temps dans des domaines différents. Ainsi, la croissance des centres éco- nomiques s’ accompagne souvent d’ une baisse de la démographie et d’ un accroissement du chômage. Pour tenir compte de telles tendances contradictoires et éviter une vision unilatérale des régions MS, on a mesuré une large palette d’ indicateurs portant sur les domaines «évolution économique et démographique» ainsi que «chômage et revenu». Les variables utilisées pour cal- culer chaque indicateur ont été choisies de façon à ce que les aspects pertinents puissent être reproduits à l’ aide d’un nombre aussi faible que possible d’ indicateurs partiels (Illustration 4).

Illustration 4 Indicateur de développement régional Indicateurs Variables Coefficient Période de pondéra- tion Evolution démographique Evolution démographique 0.10 1995 –2005 Evolution du rapport de dépendance des per- 0.05 1990 –2000 sonnes âgées Taux de migration 0.10 1995 –2005 Développement économi- Evolution de l’ emploi 0.20 1995 –2005 que Valeur ajoutée par personne active 0.10 2004 Taux de création d’entreprise 0.10 1999 –2004 Revenus Revenu net par habitant 0.10 2003 Evolution du revenu net 0.10 1997/98 –2003 Chômage Taux de chômage 0.05 2001 –20051 Evolution du taux de chômage 0.10 1995/20001 – 2000/20051 Moyenne annuelle pendant la période considérée

Source: Credit Suisse Economic Research

Agrégat des indicateurs Les indicateurs calculés donnent déjà une vision différenciée de la situation et de l’ évolution des régions dans les domaines essentiels. Pour évaluer la position et l’ évolution des régions en comparaison nationale, il faut cependant focaliser le résultat de façon à permettre une évalua- tion globale du développement économique des régions par rapport au développement global de la Suisse. A cet effet, il est utile de mesurer et d’ opposer chaque paramètre économique et démographique afin de déterminer une tendance générale du développement. C’ est pourquoi les variables des indicateurs partiels standardisés concernant les revenus, le chômage, l’évolution démographique et le développement économique ont été pondérés et finalement agrégés pour former une indicateur global du développement régional. La répartition des valeurs obtenues pour cet indicateur permet alors d’ identifier les régions qui se situent en dessous de la moyenne suisse du fait de la somme de leurs évolutions économique et démographique, ainsi que de la situation des revenus et du marché de l'emploi, et qui accusent ainsi une faiblesse structurelle. La valeur obtenue pour cet indicateur permet de classer les régions MS en fonction de leur développement –ou de leur faiblesse structurelle, si l’ on part du bas. Ici, les aspects statu quo/évolution contribuent dans une mesure différente au rang de chaque région dans le classement. C’ est pourquoi, à titre d’information supplémentaire, on calcule deux autres indica- teurs pour savoir si le résultat d’ une région dépend surtout de son développement ou plutôt de la position atteinte (Illustration 8).Dans l'ensemble, la méthode utilisée s'est avérée très robuste par rapport aux changements et aux critères de pondération. Les positions des régions MS dans le classement se sont montrées stables en cas de variation des paramètres et sans grand dé- placement des rangs.

Variantes Dans le cadre de l’ élaboration de trois variantes possibles d’encouragement d’ après le degré de faiblesse structurelle, le groupe des régions structurellement faibles a été divisé en trois sous- groupes. La variante minimum comprend les zones qui présentent les valeurs les plus faibles de l’indicateur de développement régional. Pour la variante moyenne, on élargit le cercle de ces ré- gions «structurellement les plus faibles» en y incluant les zones qui atteignent des valeurs légè- rement meilleures, mais toujours nettement inférieures à la moyenne; enfin la variante maximum englobe toutes les régions en dessous de la moyenne nationale. Pour fixer les valeurs-limites des trois variantes, on est obligé de se servir de la répartition elle-même, puisqu’il n’ y a pas de valeurs-limites absolues ou calculables empiriquement. En reportant les valeurs de l’ indicateur sur une répartition normale standard, on peut calculer des valeurs-limites en dessous desquel- les, dans la répartition normale, se situe un certain pourcentage de cas qui présentent les va- leurs les plus faibles. Pour notre analyse, nous avons calculé trois variantes présentées en op- tion dans les Illustration 5 à 7. La variante minimum comprend les régions à développement for- tement inférieur à la moyenne et situées en dessous de la valeur-limite de 20% de la répartition normale standard. Pour la variante moyenne, la valeur-limite est de 30% de la répartition; la va- riante maximum tient compte de toutes les régions situées en dessous de la moyenne.

Délimitation en fonction du La variante minimum comprend 19% des régions et 5.8% de la population totale de Suisse; il développement régional, s’agit essentiellement de zones périphériques fortement rurales (Illustration 8). La faible démo- variante minimum graphie va presque de soi, puisque les régions structurellement faibles sont en général peu peuplées.

Illustration 5

Développement régional, variante minimum Régions MS d’ après l’ indicateur de développement régional

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Délimitation en fonction du Dans la variante moyenne, 28% des régions sont considérées comme structurellement faibles; développement régional, elles abritent 10.1% de la population (Illustration 8). variante moyenne

Illustration 6

Développement régional, variante moyenne Régions MS d’ après l’ indicateur de développement régional

[Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Délimitation en fonction du La variante maximum tient compte de toutes les régions MS dont l’ indicateur de développement développement régional, se situe en dessous de la moyenne suisse. 40% des régions (18.9% de la population totale) variante maximum seraient ainsi classées comme zones structurellement faibles (Illustration 8). Plus les valeurs négatives se rapprochent de la moyenne suisse, plus il devient cependant problématique de les interpréter comme faiblesse structurelle, puisque les régions à valeurs légèrement inférieures à la moyenne se situent toujours au sein d’une fourchette oscillant autour de la moyenne suisse.

Illustration 7

Développement régional, variante maximum Régions MS d’ après l’ indicateur de développement régional

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Illustration 8 Régions MS présentant un développement inférieur à la moyenne1 Classement d’ après la faiblesse structurelle Variante Numéro MS Région MS Indicateur de Indicateur de Population Population Région Classement d’ après la statu quo développement 2005 en % cumulé en % cumulé faiblesse structurelle, ordre décroissant

63 Schanfigg - --- 4'238 0.1% 0.9% 1

94 Goms/vallée de Conches -- --- 5'276 0.1% 1.9% 2

37 Glarner Hinterland o --- 10'126 0.3% 2.8% 3

64 Mittelbünden - -- 10'764 0.4% 3.8% 4

67 Engiadina bassa - -- 9'336 0.5% 4.7% 5

58 Toggenburg -- -- 35'769 1.0% 5.7% 6

45 Thal - -- 14'168 1.2% 6.6% 7

29 Entlebuch -- -- 16'469 1.4% 7.5% 8

VARIANTE MINIMUM

62 Davos o -- 10'817 1.6% 8.5% 9

97 Leuk - -- 12'121 1.7% 9.4% 10

17 Oberes Emmental -- -- 24'847 2.1% 10.4% 11

66 Surselva - -- 26'017 2.4% 11.3% 12

22 Kandertal -- - 15'964 2.6% 12.3% 13

30 Uri o -- 35'087 3.1% 13.2% 14

19 Schwarzwasser -- - 16'884 3.3% 14.2% 15

23 Oberland-Ost - - 46'062 3.9% 15.1% 16

21 Saanen/Obersimmental -- - 16'579 4.2% 16.0% 17

14 Jura bernois - - 37'236 4.7% 17.0% 18

103 La Chaux-de-Fonds - - 66'560 5.6% 17.9% 19

61 Prättigau - - 14'722 5.8% 18.9% 20

36 Glarner Mittel-/Unterland o - 26'604 6.1% 19.8% 21

68 Oberengadin o - 22'618 6.4% 20.8% 23

VARIANTE MOYENNE -

24 Grenchen o - 33'829 6.9% 21.7% 24

104 Val-de-Travers -- - 12'095 7.0% 22.6% 25

106 Jura - - 69'110 8.0% 23.6% 26

régions additionnelles

69 Mesolcina - - 7'679 8.1% 24.5% 27

65 Domleschg/Hinterrhein - - 12'542 8.2% 25.5% 28

96 Visp o - 35'395 8.7% 26.4% 29

15 Oberaargau - - 76'930 9.7% 27.4% 31

79 Tre Valli - - 29'090 10.1% 28.3% 32

98 Sierre - - 41'145 10.7% 29.2% 33

VARIANTE MAXIMUM - régions additionnelles

91 Yverdon -- o 50'038 11.3% 30.2% 34

56 Sarganserland - - 40'602 11.9% 31.1% 36

83 Mendrisio - - 52'282 12.6% 32.1% 37

16 Burgdorf o - 72'031 13.6% 33.0% 38

95 Brig o - 26'162 13.9% 34.0% 39

80 Locarno - o 64'979 14.8% 34.9% 40

78 Oberthurgau - o 62'840 15.6% 35.8% 41

13 Biel/Seeland o - 91'295 16.8% 36.8% 42

46 Solothurn o - 91'485 18.1% 37.7% 43

92 La Vallée o - 10'224 18.2% 38.7% 46

12 Erlach/Seeland o o 50'891 18.9% 39.6% 47

Moyenne suisse Fourchette des indicateurs partiels, de --- = fortement inférieure à la moyenne o = moyenne à +++ = fortement supérieure à la moyenne

Les régions exclues en raison de leur rôle de centre économique ou de conditions-cadres favorables ne sont pas citées.

Source: Credit Suisse Economic Research

1.4 Points forts selon directives de l'encouragement

Régions axées sur Selon les directives du Secrétariat à l’ économie, l’ encouragement doit viser les secteurs de l’ industrie et/ou les servi- l’industrie et des services fournis aux entreprises. Pour obtenir les meilleurs effets possibles sur ces fournis aux entreprises le développement économique, il convient en effet de soutenir les régions touchées par la muta- tion structurelle du fait de leur vocation industrielle et qui disposent d’une base pour leur futur développement. Le but de cette étape de l’ analyse était donc d’ exclure les zones à caractère rural, périphérique, et ne présentant pas de taux d’ emploi supérieur à la moyenne dans les sec- teurs cités.

Taux d’ affectation dans On peut parler de point fort d’ une région quand le taux d’ emploi d’ un secteur économique parti- l’ industrie et les services culier est supérieur à la moyenne nationale pour le même secteur. Pour identifier ces points fournis aux entreprises forts régionaux dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises, on a donc calculé le taux d’ affectation des employés dans les secteurs pertinents et dans toutes les régions, c’ est- à-dire le rapport entre le taux d’emploi dans un secteur et dans une région donnés et ce même taux au niveau suisse. Si le taux d’ affectation est supérieur à 1, on a affaire à un point fort et la région peut être éligible. Les régions ne satisfaisant pas à ce critère ont alors été exclues du cercle des régions éligibles.

Régions potentiellement Pour la variante minimum, l’analyse des taux d’ affectation retranche quelques régions de mon- éligibles, variante minimum tagne et à vocation touristique du cercle des régions potentiellement éligibles (Illustration 9); restent incluses env. 12% des régions et 4.4% de la population.

Illustration 9 Régions potentiellement éligibles, variante minimum Régions structurellement faibles mais dotées d’ un point fort dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Régions potentiellement Par rapport à la variante minimum, le passage à la variante moyenne n’ exclut que deux régions éligibles, variante moyenne de plus. Comme les zones structurellement très faibles ne présentent que rarement des points forts dans l’ industrie ou les services fournis aux entreprises, une grande partie d’ entre elles a en effet déjà été exclue dans la variante minimum (Illustration 10). Dans cette variante, restent donc potentiellement éligibles 19% des régions et 7.9% de la population (Illustration 12).

Illustration 10 Régions potentiellement éligibles, variante moyenne Régions structurellement faibles mais dotées d’ un point fort dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Régions potentiellement Si l’ on passe à la variante maximum, on n’ obtient là aussi que deux régions éligibles de moins, éligibles, variante maximum faute de points forts dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises (Illustration 11). La variante maximum comprendrait alors 28% des régions et 15.6% de la population (Illustration 12).

Illustration 11 Régions potentiellement éligibles, variante maximum Régions structurellement faibles mais dotées d’ un point fort dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises

Source: Credit Suisse Economic Research, Geostat

Illustration 12 Régions dotées d’ un point fort dans l’ industrie et/ou les services fournis aux entreprises1 Variante Région MS Région Point fort dans l’ industrie / les services Population des points forts, cumu- Pourcentage par rapport aux fournis aux entreprises lée 2005 régions, cumulé

63 Schanfigg −

94 Goms/vallée de Conches −

37 Glarner Hinterland industrie 0.1% 0.9%

64 Mittelbünden industrie 0.3% 1.9%

67 Engiadina bassa −

58 Toggenburg industrie 0.8% 2.8%

45 Thal industrie 1.0% 3.8%

29 Entlebuch industrie 1.2% 4.7%

VARIANTE MINIMUM

62 Davos −

97 Leuk −

17 Oberes Emmental industrie 1.5% 5.7%

66 Surselva −

22 Kandertal industrie 1.7% 6.6%

30 Uri industrie 2.2% 7.5%

19 Schwarzwasser industrie 2.4% 8.5%

23 Oberland-Ost −

21 Saanen/Obersimmental −

14 Jura bernois industrie 2.9% 9.4%

103 La Chaux-de-Fonds industrie 3.8% 10.4%

61 Prättigau industrie 4.0% 11.3%

VARIANTE MOYENNE –régions addition-

36 Glarner Mittel-/Unterland industrie 4.4% 12.3%

68 Oberengadin −

24 Grenchen industrie 4.8% 13.2%

104 Val-de-Travers industrie 5.0% 14.2%

106 Jura industrie 5.9% 15.1%

69 Mesolcina industrie 6.0% 16.0%

nelles

65 Domleschg/Hinterrhein −

96 Visp industrie 6.5% 17.0%

15 Oberaargau industrie 7.5% 17.9%

79 Tre Valli industrie 7.9% 18.9%

98 Sierre industrie 8.5% 19.8%

VARIANTE MAXIMUM - régions additionnelles

91 Yverdon −

56 Sarganserland industrie 9.0% 20.8%

83 Mendrisio industrie 9.7% 21.7%

16 Burgdorf industrie 10.7% 22.6%

95 Brig −

80 Locarno industrie 11.5% 23.6%

78 Oberthurgau industrie 12.4% 24.5%

13 Biel/Seeland industrie 13.6% 25.5%

46 Solothurn industrie 14.8% 26.4%

92 La Vallée industrie 15.0% 27.4%

12 Erlach/Seeland industrie 15.6% 28.3%

Les régions déjà exclues en raison de leur rôle de centre économique ou de conditions-cadres favorables ne sont pas citées.

Source: Credit Suisse Economic Research

1.5 Résumé et méthode

Résumé La révision des critères de délimitation des zones économiques en redéploiement a été basée sur l’application d’ une méthode cohérente, des indicateurs probants et une bonne transparence de la procédure, divisée en étapes logiques, représentées ci-dessous (Illustration 13) avec leurs calculs respectifs, les variables utilisées et les résultats partiels obtenus. En ce qui concerne l’analyse au niveau MS, l’exclusion des centres économiques et des régions à conditions-cadres favorables, de même que l’ identification des régions structurellement faibles, aboutissent à un choix de zones qui accusent un développement économique inférieur à la moyenne. La sélec- tion des centres dotés de points forts dans l’ industrie et les services fournis aux entreprises permet enfin de repérer les régions qui répondent aux objectifs du système d’ encouragement prévu.

Méthode Grâce à une méthode plus fine, les nouveaux calculs permettent d’ évaluer le développement régional d’ une façon plus nuancée et qui soit justifiable sur le plan économique. Même si l’ analyse ne répond pas à la question de savoir où il pourrait être judicieux de maintenir les structures actuelles, elle fournit des bases solides pour décider où l’ encouragement pourrait être engagé de façon efficace. Dans le contexte des bouleversements sociodémographiques, de la mobilité accrue et des fluctuations régionales concomitantes, elle offre en outre la possibilité de vérifier de façon cohérente le développement des régions soutenues dans la durée, ce qui per- met de chiffrer le succès des mesures –du moins partiellement. Les résultats des analyses permettent ainsi des évaluations économiques fondées et conformes aux critères des cibles as- signées aux zones économiques en redéploiement.

Illustration 13 Analyse –déroulement et méthodes, régions MS

Etape 1 Etape 2 Etape 3 Etape 4

Niveau Centres économiques Condtions-cadre Faiblesse structurelle Centres d’ industrie / de services fournis d’ analyse aux entreprises

Critère Indicateur de centralité économique Indicateur de conditions-cadres Indicateur de développement régional Taux d’ affectation industrie Taux d’ affectation services fournis aux entreprises

Méthode Standardiser les variables Calculer les indicateurs synthétiques Standardiser les variables Taux d’ affectation : rapport employés Agréger les variables pondérées Agréger les valeurs pondérées des indicateurs Agréger les variables pondérées par région / en Suisse Délimiter les variantes à 20 et 30% de la répartition normale standard

Variables et Valeur ajoutée par personne active 0.50 Charge fiscale personnes physiques 0.30 Evolution démographique 0.10 Part d’ emplois industrie coefficients de Revenu par habitant 0.50 Charge fiscale personnes morales 0.30 Evolution du rapport de dépendance des personnes âgées 0.05 Part d’ emplois services fournis aux entreprises pondération Atteignabilité par les moyens de transport 0.40 Taux de migration 0.10 Evolution de l’ emploi 0.20 Valeur ajoutée par personne active 0.10 Taux de création d’ entreprises 0.10 Revenu net par habitant 0.10 Evolution du revenu net 0.10 Taux de chômage 0.05 Evolution du taux de chômage 0.10

Résultat Exclusion des régions à conditions-cadres Exclusion des régions ne possédant Exclusion des centres économiques Régions structurellement faibles : 3 variantes selon favorables pas les domaines économiques le degré de faiblesse pertinents

Source: Credit Suisse Economic Research