1L’analyse des interactions spatiales est une dimension centrale de l’analyse géographique (Haggett, 1965). En effet, pour décrire et comprendre complètement une unité spatiale (et/ou un territoire), quelle qu’en soit l’échelle, il faut certes en connaître les caractéristiques propres, mais aussi en étudier les interactions, c’est-à-dire savoir avec qui elle échange et avec quelle intensité, pour notamment mettre à jour d’éventuelles liaisons préférentielles ou, au contraire, des effets de barrière (Pumain et al., 2001).
2Dans cette perspective, le modèle gravitaire est largement mobilisé depuis longtemps, soit pour modéliser au plus près de la réalité les interactions ou flux, soit comme modèle filtre, dans les résidus duquel on va chercher des logiques d’interactions spécifiques, c’est-à-dire qui relèvent d’autre chose que des logiques générales selon lesquelles l’intensité des interactions entre deux unités spatiales dépend de leur taille respective et de leur éloignement (Haynes, Fotheringham, 1984 ; Sen, Smith, 1995). On peut ici penser aux effets d’appartenance des unités spatiales, qui traduisent le fait que les interactions sont, toutes choses égales par ailleurs, plus fortes entre les unités faisant partie d’un même ensemble (Grasland, 2012).
3Cette analyse des interactions s’effectue pour des unités statistiques de toute nature et de toute taille : des entreprises (Rozenblat, 2021), des aéroports et des ports (Cattan, 2004 ; Ducruet et al., 2011), des pays, des régions, des départements, des villes (Damette, 1994 ; Bretagnolle et al., 2007, Halbert et al., 2012), etc. La nature des échanges considérés est également très variée : flux immatériels d’information (Pred, Törnqvist, 1973 ; Comin, 2009), de marchandises (Richard, Tobelem Zanin, 2009), migrations quotidiennes ou définitives d’individus (Berroir et al., 2009 ; Gingembre, Baude, 2014 ; Nelson, Rae, 2016), liens de coopérations (Briot et al., 2021 ; Gourdon, 2021), etc. Toutefois, si en théorie la variété des échanges intéressants à traiter pour aborder de façon complète les interactions entre les lieux est infinie ou presque, chaque type d’échange apportant potentiellement un éclairage différent, en pratique, elle est très fortement limitée par la disponibilité des données nécessaires à la construction des matrices d’interaction entre les unités spatiales, en particulier lorsqu’elles sont de petites tailles. Aussi, « l’approche relationnelle des territoires » (Berroir et al., 2017) porte-t-elle assez systématiquement sur les mêmes types d’échanges : échanges de personnes (migrations résidentielles ou alternantes, flux d’étudiants), flux de marchandises, flux aériens d’individus, flux d’énergie, etc., qui sont le plus souvent traités à l’échelle des pays en raison de la disponibilité de données liée aux contrôles douaniers.
4Dans ce contexte, la mise à disposition de nouvelles données dans le cadre du mouvement de l’open data apparaît comme une opportunité pour renouveler ou compléter l’analyse des interactions spatiales. C’est notamment le cas avec la base de données TED (Tenders Electronic Daily, https://ted.europa.eu/en/) qui recense et documente de manière exhaustive l’ensemble des marchés publics dont les montants impliquent juridiquement une publication au supplément au Journal officiel de l’Union européenne (JOUE). Les contrats issus de la commande publique relient un acheteur public (collectivités locales, organismes décentralisés de l’État, ministères, établissements publics, etc.) à chaque entreprise sélectionnée pour réaliser ce marché. La dématérialisation des procédures de passation des marchés publics et le choix porté par l’Union européenne de rendre ces données disponibles permettent théoriquement aujourd’hui de savoir qui passe un marché public, qui l’obtient, quelle est la nature du marché et son montant (Morand, 2022 ; Morand, Maréchal, 2022, 2023), ce qui représente une source d’information potentiellement très riche pour traiter des interactions spatiales. À ce jour, la base TED a été utilisée dans la littérature scientifique pour étudier les critères d’attribution des marchés publics concernant des secteurs précis comme la défense, la construction, les marchés de cantine scolaire (Larsen et al., 2013 ; Andås, 2016 ; Morand, 2022), pour évaluer la durabilité des marchés publics (Džupka et al., 2020 ; Yu et al., 2020 ; Rosell, 2021) ou en analyser les temporalités de l’attribution (McCue et al., 2021). En revanche, la base TED n’a pas encore été utilisée pour étudier les interactions entre territoires, notamment sous l’angle économique. L’explication peut tenir au fait qu’elle présente en l’état actuel des limites qui réduisent drastiquement la possibilité de l’utiliser pour produire aisément des analyses géographiques (Prier et al., 2018). La principale tient au fait qu’acheteurs et prestataires ne sont pas géoréférencés et que, parfois, les informations donnant leur adresse ou numéro de SIRET, bien que théoriquement obligatoires, sont incomplètes ou manquantes. Il y a donc nécessité de réaliser un travail de complétion, en inférant certaines données (par exemple le numéro de SIRET) à partir d’autres informations présentes dans la base (nom et adresse de l’entreprise par exemple), ou encore en utilisant le numéro de SIRET pour géolocaliser à l’adresse donneurs d’ordres et prestataires. Ce travail a été réalisé et automatisé dans des travaux précédents des auteurs (Potin et al., 2023) pour donner naissance à la base FOPPA (French Open Public Procurement Award notices), aujourd’hui disponible en libre accès (https://zenodo.org/records/7808664).
5Ainsi, la base FOPPA, issue de TED, offre la possibilité effective de réaliser des analyses géographiques portant sur la commande publique pour mieux comprendre les relations entre les unités spatiales à différents niveaux d’échelle. Une fois géoréférencées à l’adresse, il est en effet aisé d’agréger les données dans différentes mailles (communes, EPCI, départements, régions, etc.), et d’étudier les interactions entre lieux sous l’angle nouveau de la commande publique : savoir qui conclut des marchés avec qui, étudier le sens des relations (qui sont les acheteurs vs les prestataires), chercher à les expliquer, par exemple par la distance entre prestataires et donneurs d’ordre ou encore par l’appartenance aux mêmes mailles géographiques. Les possibilités d’exploitation sont innombrables, puisqu’il est possible de faire varier à l’envi la taille des territoires considérés, ou encore de décomposer la nature des marchés, qui sont décrits en 97 postes principaux dans les fichiers mis en open data par l’Union européenne. Il ne s’agit donc pas ici, eu égard à sa richesse, de tenter une impossible analyse exhaustive de la base FOPPA, que la perspective soit descriptive ou explicative, mais bien d’illustrer, à l’aide d’exemples choisis, une partie de la richesse des analyses géographiques qu’elle permet.
6Dans cette optique, et après avoir décrit dans un premier temps les données sur la commande publique et leurs limites, nous illustrerons une partie du potentiel de la base FOPPA pour décrire et expliquer les relations interrégionales et interdépartementales à l’échelle de la France métropolitaine, en investiguant plus particulièrement le rôle explicatif sur l’intensité des interactions entre lieux des distances euclidiennes ou topologiques. Puis, des analyses sont effectuées à l’échelle communale pour le département du Vaucluse et pour les seuls marchés de travaux publics, afin de donner à voir le potentiel de FOPPA pour des analyses des interactions spatiales très désagrégées visant à illustrer que FOPPA peut aussi être mobilisée pour étudier la pertinence des découpages territoriaux. L’exemple retenu est celui des Établissements publics de coopération intercommunale (EPCI) en Vaucluse.
7La base TED est la version en ligne du supplément au Journal officiel de l’Union européenne (JOUE), portail en ligne qui publie chaque année les marchés publics européens. Par la décision 2014/115/UE1, le Conseil européen a approuvé́ le protocole portant amendement de l’accord sur les marchés publics conclu dans le cadre de l’Organisation mondiale du commerce. L’accord est un instrument plurilatéral qui a pour but l’ouverture mutuelle des marchés publics entre ses parties. Il s’applique à tout marché dont la valeur atteint ou dépasse des montants (« seuils ») fixés. Ces seuils évoluent légèrement et régulièrement. À titre d’illustration, ils s’élevaient en 2019 à 443 000 € HT pour les marchés de fournitures et services et à 5 548 000 € HT pour les marchés de travaux2.
8Ainsi, l’Union européenne produit annuellement depuis 2010 un jeu de données qui recense l’ensemble des avis d’attribution de ces marchés et qui offre une description standardisée à l’échelle européenne des contrats passés. En plus de TED, d’autres données ouvertes existent sur les marchés dont les montants n’impliquent pas la publication au JOUE. C’est le cas des Données essentielles de la Commande publique (DECP)3, qui recensent, depuis mars 2018, les marchés publics d’un montant supérieur à 25 000 € HT. Néanmoins, parce que l’obligation de publication n’est pas assortie de sanctions, ces données restent très partielles, souvent mal renseignées et sont donc non utilisables à ce jour pour des études scientifiques robustes (Prier et al., 2018). Les données brutes de la base TED ne sont pas elles-mêmes exemptes de défauts. Comme Csáki et Prier (2018) le notent, « given its size and complexity, this dataset is not for the faint of heart and […] no current quality frameworks appear readily able to help ». La difficulté essentielle tient au processus de collecte des informations qui alimente la base. C’est en effet chaque pouvoir adjudicateur qui renseigne un formulaire non contraignant qui alimente la base. Or l’acheteur public peut aussi bien être une grosse administration centrale, qu’une petite collectivité locale, sans service spécifiquement dédié et, en tout état de cause, peu sensibilisée à l’enjeu de la qualité de la donnée. Théoriquement, la base a vocation à détailler a minima pour chaque attribution, entre autres détails sur la procédure, les caractéristiques de l’acheteur et de l’entreprise retenue : nom, adresse, ainsi qu’un identifiant unique (en France, le numéro SIRET). Toutefois, en l’absence de sanction, les adresses ne sont pas systématiquement bien renseignées et encore moins le numéro de SIRET. Ainsi, sur l’ensemble des marchés attribués par un acheteur français sur la période 2010-2020, 16,4 % des acheteurs seulement sont identifiés par leur SIRET et ce taux tombe à 2,9 % pour les entreprises ayant obtenu les marchés. Face à ce problème de qualité des données, notamment en termes d’exhaustivité, Potin, Labatut et Morand (2023) ont constitué la base FOPPA en amendant les données brutes de la base TED, pour offrir la possibilité d’analyses robustes et géographiques. C’est cette base, couvrant la période 2010-2020 pour les données françaises, qui a été utilisée dans cet article pour illustrer la richesse et l’originalité des analyses des interactions entre lieux que permettent les données sur la commande publique. Disponible en accès ouvert pour la communauté scientifique, la base FOPPA a été créée grâce au développement d’un ensemble de méthodes automatisées ou semi-automatisées, qui permettent de retrouver, lorsque l’information est manquante, le numéro de SIRET des acheteurs et fournisseurs à partir des autres données brutes présentes dans la base TED (le nom et l’adresse notamment). Puis, le croisement du numéro SIRET avec les données de géolocalisation des établissements du répertoire SIRENE4 assure le géoréférencement des acteurs de la commande publique. Le processus n’est toutefois pas parfait. Ainsi, la base donne à connaître, pour la période 2010-2020, 410 283 avis d’attributions, correspondants à 1 380 965 lots attribués par un acheteur français (précisons qu’un marché peut se décomposer en plusieurs lots, qui sont attribués individuellement et constituent de fait autant de « marchés ». Dans la suite de ce texte, nous utiliserons indifféremment les termes marchés et lots pour parler des 1 380 965 lots pris en considération). Le processus de « siretisation » a ainsi permis d’identifier 97,5 % des acheteurs (contre 16,4 % avant traitement) et 86,2 % des entreprises attributaires (contre 2,9 % dans les données brutes). Au final, sur les 1 380 965 lots présents dans la base, 1 272 895 lots sont intégralement géocodés (c.-à-d. avec identification simultanée de l’acheteur et de l’entreprise titulaire du lot).
9Outre les identités et la géolocalisation des contractants, la base FOPPA fournit également, des informations sur :
-
La nature du marché, avec trois modalités de description au niveau le plus agrégé (marchés de travaux, de fournitures ou de services), et sur l’objet précis du marché grâce à la nomenclature européenne Common Procurement Vocabulary (CPV) qui distingue 45 grandes catégories d’achat, qui chacune se subdivise en sous-catégories, pour un total de 9 455 types de marchés au niveau le plus désagrégé de la nomenclature.
-
- 5 Comme indiqué dans la documentation technique des données TED (TED CSV open data NOTES & CODEBOOK V (...)
Le montant du marché, là encore, l’information, bien qu’obligatoire théoriquement, est très rarement bien renseignée et elle est malheureusement impossible à inférer à partir des autres informations présentes dans TED. Pour la plupart des contrats, il existe en effet une grande diversité de possibilités de saisir le montant du marché. Montant total, montant annuel, montant mensuel (pour les marchés s’exécutant dans le temps), montant unitaire (pour les marchés de fournitures), par kilogramme, par tonne, etc. Pour l’heure, et jusqu’à ce que des procédures de saisies et validation plus contraignantes soient mises en place, il est donc impossible d’étudier les montants des marchés publics via TED ou sa version améliorée FOPPA, ce qui constitue assurément la plus grande limite de cette source d’information5.
-
La procédure utilisée par l’acheteur public : appel d’offres ouvert, appel d’offres restreint, marché négocié après publicité préalable et mise en concurrence, marché négocié sans publicité préalable et sans mise en concurrence, dialogue compétitif ou procédure adaptée.
-
Les critères retenus par l’acheteur public pour la sélection de l’offre économiquement la plus avantageuse et notamment sur l’existence d’éventuelles clauses environnementales et sociales et leur pondération dans la règle d’attribution.
10Pour illustrer dans cet article les possibilités offertes par FOPPA, les données utilisées correspondent à l’ensemble des marchés publics (services, fournitures et travaux) qui ont fait l’objet d’une annonce au supplément du JOUE, qui ont été passés en France métropolitaine en 2019 par l’ensemble des acheteurs publics (collectivités locales, organismes décentralisés de l’État, ministères, etc.). L’année 2019 a été choisie, car c’est l’année la plus récente, au moment des analyses, pour laquelle les données prêtes à l’emploi, c’est-à-dire « siretisées » et géocodées avaient été traitées. Les lots des marchés publics impliquant l’outremer (8 691 lots en 2019) ont été exclus parce qu’ils auraient biaisé les calculs de distances réalisés, comme ceux de la distance moyenne à laquelle se passent les marchés publics. De même, les marchés publics passés par des centrales d’achats (de type UGAP – Union des Groupements d’Achats publics, soit 2 077 lots en 2019) ont été supprimés de la base, car une centrale d’achat achète pour le compte d’opérateurs situés sur l’ensemble du territoire national. Aussi, les données de localisation de l’entité organisatrice du marché ne reflètent pas l’information sur la localisation géographique de l’acheteur final. Ont aussi été exclus les marchés passés par les structures hospitalières (1 314 lots), car la nature de leurs achats les rend totalement atypiques dans le paysage des achats publics français. En effet, une quantité importante des achats hospitaliers relèvent d’achats de matériels et de dispositifs médicaux pour lesquels l’offre est limitée à un nombre très restreint de fournisseurs très spécifiques, dont la prise en compte dans l’exploration spatiale des données aurait biaisé les analyses. Ce sont donc au total 126 374 lots recensés en 2019 qui ont été retenus pour l’analyse (tableau 1).
Tableau 1 : Le filtrage des données issues de TED
Filtres
|
Données disponibles
|
Base de données TED tous pays 2010-2020
|
7 169 070 lots
|
Base de données TED acheteurs français et FOPPA
|
1 380 965 lots
|
Base de données FOPPA géolocalisée
|
1 272 895 lots
|
Année 2019 dans FOPPA
|
153 841 lots
|
Année 2019 dans FOPPA géolocalisée
|
138 671 lots
|
Outremer dans FOPPA2019
|
-8 691 lots
|
Centrales d’achat dans FOPPA2019
|
-2 077 lots
|
Structures hospitalières dans FOPPA2019
|
-1 314 lots
|
Total des lots retenus pour l’analyse
|
126 374
|
11La géolocalisation à l’adresse des acheteurs et prestataires offre la possibilité de réagréger les données au niveau d’analyse souhaité, qu’il s’agisse d’une maille administrative (commune, intercommunalité, département, etc.) ou d’une maille fonctionnelle (aire urbaine, bassin de vie, etc.). On peut donc travailler à l’échelle d’un acheteur particulier, par exemple une mairie pour connaître son réseau de fournisseurs, à l’échelle d’une commune, en identifiant tous les fournisseurs ayant travaillé avec au moins un acheteur situé dans cette commune, ou à toute autre échelle, par exemple à celle du département en étudiant avec qui travaillent les acheteurs localisés dans ce département. À l’inverse, il est possible de partir d’un ou plusieurs prestataires pour regarder qui sont leurs acheteurs.
12Dans le cadre de cet article seront traitées, à titre illustratif des possibilités offertes par FOPPA, les relations interrégionales et interdépartementales. Nous chercherons tout d’abord à mesurer le degré de complétude du graphe des relations, pour savoir si toutes les régions et tous les départements de France interagissent ou pas via les marchés publics à travers les acheteurs et prestataires qui y sont localisés. Nous étudierons ensuite le sens des relations, via le ratio nombre de marchés passés par les acheteurs situés dans un département ou une région/nombre de marchés obtenus par les fournisseurs situés dans ce même département ou cette même région. Ce ratio constitue une façon d’aborder les relations de pouvoir du point de vue économique, en considérant que les régions (vs départements) en mesure de remporter beaucoup d’appels d’offres sont plus puissantes économiquement, car en mesure de répondre à une demande forte et variée. Rappelons que la base TED étant très lacunaire en ce qui concerne les montants des marchés, il n’est pas possible à l’heure actuelle, et c’est sa principale limite de hiérarchiser les marchés eu égard à leur montant, ou encore de calculer des soldes commerciaux qui permettraient de savoir quelles sont les unités spatiales qui tirent le plus profit en termes financiers de la commande publique.
13À l’échelle des 13 régions métropolitaines françaises, le système d’interactions envisagé via la commande publique de 2019 apparaît quasiment complet. En effet, si on modélise les relations entre les régions sous la forme d’un graphe, dont les nœuds correspondent aux centroïdes des régions et les arcs reliant les nœuds matérialisent le nombre de marchés publics impliquant chaque couple de nœuds (via des acheteurs ou prestataires situés dans ces régions), on mesure que la densité du réseau est de 0,974 (nombre de relations constatées/nombre maximal de relations possibles) et que le degré moyen des nœuds est de 11,69 (nombre de nœuds avec qui chaque nœud est directement connecté). Tous les liens possibles entre les régions sont donc présents ou presque. Seuls les Hauts-de-France, les Pays de la Loire et la Corse n’ont pas de relations avec les douze autres régions métropolitaines.
14Si des relations existent bien entre toutes les régions ou presque, via les acheteurs ou prestataires qui s’y trouvent, leur intensité varie fortement (figure 1), avec un minimum de 2 marchés entre la région Bretagne et la Corse et un maximum de 4 155 entre l’Île-de-France et Auvergne-Rhône-Alpes. Au-delà de cette relation bilatérale, on observe aussi que les liens entre la région capitale et les autres régions sont toujours très intenses, puisqu’ils portent en moyenne sur 1 943 marchés, contre 584 en moyenne pour l’ensemble des liens à l’échelle métropolitaine.
15Le calcul du degré pondéré pour chaque région (nombre de marchés interrégionaux dans lequel chaque nœud du réseau est impliqué) donne une autre illustration de la prégnance de la région Île-de-France. Il est en effet de 23 321, contre une moyenne de 6 829 pour les autres régions. Ici, la pondération des marchés par leur montant apporterait assurément une vue complémentaire à l’analyse de l’intensité des relations abordées via le nombre de marchés conclus, mais comme précisé précédemment, pour l’heure les informations sur les montants restent trop rares ou sujettes à caution pour être mobilisées. Toutefois, cet état de fait pourrait évoluer par la mise en place de procédures de saisie plus contraignantes à l’échelle européenne, perspective qui enrichit encore le potentiel théorique de FOPPA.
Figure 1 : Le réseau des marchés publics au niveau régional
FOPPA, 2019.
- 6 Le taux d’administration civile est défini comme le nombre d’équivalents temps plein (ETP) civils a (...)
16En termes d’explication, la régression statistique de la figure 2 montre que la population régionale explique globalement très bien le degré pondéré, mais que des résidus existent : positifs pour l’Île-de-France, ce qui signifie que la région est « sur »présente dans la commande publique, négatifs pour le Grand Est, les Hauts-de-France et l’Occitanie. On aurait pu supposer que le degré pondéré soit aussi lié au poids de la fonction publique dans les différentes régions, mais cela ne s’avère pas être le cas (la corrélation entre le degré pondéré ou le nombre de marchés publics conclus dans une région et son taux d’administration civile au 31 décembre 2018 est par exemple nulle ou presque6).
Figure 2 : Corrélation entre le nombre d’habitants par région et le degré pondéré
INED, 2022 ; FOPPA, 2019.
17La population totale constitue donc de prime abord une bonne variable explicative des degrés pondérés, mais la compréhension plus en détail des différences d’implication des régions dans la commande publique, qui n’est pas l’objet de cet article, devra passer par le test d’autres variables explicatives (profil économique des régions, taille des villes, structure de la population, orientations politiques, etc.).
18À l’échelle départementale (figure 3), le système de relations s’avère logiquement beaucoup moins complet qu’à l’échelle régionale avec un degré moyen qui n’est « que » de 68,25 (pour un maximum possible de 95). En effet, plus un graphe comporte de nœuds, moins il est probable qu’il soit connexe et connectif. Comme précédemment, les départements d’Île-de-France ressortent en termes d’implication dans la commande publique, de même que les départements accueillant une grande métropole nationale tels que le Rhône (degré = 94), la Gironde (degré = 92), le Nord (degré = 90), l’Hérault (degré = 90) ou encore les Bouches-du-Rhône (degré = 89). Le département des Deux-Sèvres (degré = 94) se distingue également en raison de son statut de centre français du marché des assurances. À l’inverse, les départements les moins connectés sont des départements à dominante plus rurale comme la Meuse (degré = 32), la Côte-d’Or (degré = 33) ou l’Ardèche (degré = 34).
Figure 3 : Le réseau des marchés publics au niveau départemental
Note de lecture : Pour plus de lisibilité, seuls les 151 liens comportant au moins 100 marchés sont représentés, sur les 3 276 existants.
FOPPA, 2019.
19Comme pour les régions, il existe une relation statistique entre le degré pondéré des départements et leur population totale (r² = 0,54), mais elle est loin d’épuiser l’explication de l’intensité de la participation des départements à la commande publique. Encore plus qu’à l’échelle régionale, la recherche de l’explication de la réalisation de la commande publique à l’échelle départementale, mais aussi à l’échelle des villes, des bassins de vie, etc., devra donc s’intéresser au détail des profils économiques des territoires considérés, à leurs spécialisations, en distinguant lorsque, c’est nécessaire les villes des ruralités.
20Il s’agira notamment d’étudier si les spécialisations économiques des villes, bassins de vie, départements, régions, etc., qu’elles soient dans l’industrie, l’agriculture, l’économie résidentielle, etc., ont, ou pas, une traduction dans la réalisation de la commande publique, à travers les appels d’offres qui sont passés et/ou via l’obtention de contrats. D’un point de vue dynamique, on pourra aussi tenter de voir si les trajectoires des spécialisations économiques des territoires se traduisent dans l’évolution de la commande publique. Ce travail sera facilité par l’existence de travaux visant à établir des typologies des spécialisations des territoires et leurs évolutions (Paulus, 2004, Gros-Balthazard, 2018 ; INSEE 2021 ; Talandier, Acadie, 2023 ; Glita, 2023).
21Si ces premières analyses globalisant tous les types de marchés ne révèlent rien de fondamentalement nouveau (par exemple la primauté de la région parisienne dans le système des interactions en France), il y a fort à parier que des analyses plus fines, différentiant les types de marchés, permettront de mettre à jour des jeux d’interactions originaux non révélés par l’utilisation de variables plus standard comme les flux d’individus ou de marchandises.
22La base FOPPA spécifiant qui sont les acheteurs (ceux qui passent le marché) et qui sont les titulaires du marché (ceux qui l’obtiennent), il est possible d’établir un graphe orienté pour étudier le sens des relations et ainsi aborder les relations de « dominance » en termes économiques. On peut en effet considérer qu’une unité spatiale (région, département, bassin de vie, etc.) qui passerait beaucoup de marchés, mais en obtiendrait peu, serait dans une position de faiblesse économique en n’ayant pas sur son territoire les entreprises en mesure de remporter des marchés liés à la commande publique, soit parce qu’elles n’existent pas eu égard à la spécialisation économique de l’entité, soit parce qu’elles manquent de compétitivité.
23Sur la figure 4, qui met en relation le nombre de marchés passés et le nombre de marchés obtenus à l’échelle régionale, on peut voir qu’il existe une forte relation linéaire entre ces deux variables (r² = 0,94). Il en va de même à l’échelle départementale, mais avec un coefficient de corrélation un peu plus faible (r² = 0,77). Il y a donc un relatif équilibre entre marchés passés et obtenus. Aucune région, ni aucun département, n’est soit qu’acheteur, soit que prestataire. Ce constat sera sans doute différent en décomposant l’analyse par nature de marché, eu égard aux spécialisations économiques respectives des territoires.
Figure 4 : Relation entre le nombre de marchés passés et le nombre de marchés obtenus par région
Note de lecture : La courbe bleue est un repère qui représente un nombre équivalent de marchés passés et de marchés obtenus. Les régions au-dessus de cette courbe comptent donc davantage de marchés obtenus que passés.
FOPPA, 2019.
24Au-delà du relatif équilibre marchés passés/marchés obtenus tous types de marchés confondus, on notera tout de même que trois régions se révèlent plus fortement gagnantes au jeu des marchés publics : Pays de la Loire, Auvergne-Rhône-Alpes et Île-de-France (courbe bleue sur la figure 4 et figure 5A).
25À l’échelle des départements (figure 5B), les Hauts-de-Seine et les Deux-Sèvres se démarquent particulièrement en comptant plus de deux marchés obtenus pour un marché passé. Pour les Deux-Sèvres, une analyse plus détaillée montre que c’est la forte présence bien connue à Niort du marché des assurances qui explique cette performance. En effet, 70 % des 2 136 marchés dont le titulaire se trouve dans les Deux-Sèvres concernent des services d’assurance. On retrouve ici des entreprises comme la SMACL, la MAIF ou Groupama Centre-Atlantique qui possèdent leur siège social à Niort. Le fait de retrouver, même via une analyse pour laquelle tous les types de marchés sont agrégés, cette concentration des assureurs dans les Deux-Sèvres, illustre les potentialités offertes par la FOPPA pour révéler des spécialisations économiques locales, qui peuvent le cas échéant être insoupçonnées, notamment pour des mailles fines d’analyse (bassin de vie par exemple). A fortiori, une analyse désagrégée par type de marchés (qui pour mémoire sont décrits au niveau le plus fin en 9 455 types) pourra contribuer à révéler ou confirmer les spécialisations économiques des territoires, qu’elles soient connues ou pas.
26Par ailleurs, si comme on pouvait s’y attendre eu égard à leur dynamisme économique, des départements comme le Rhône ou l’Hérault s’affichent avec des ratios marchés obtenus/marchés passés positifs, c’est aussi le cas de façon plus surprenante pour l’Ardèche, les Vosges, le Cantal ou encore l’Orne. À l’inverse, les départements de la Nièvre, la Meuse ou la Charente-Maritime ont un ratio très faible avec moins de 0,4 marché obtenu pour un marché passé.
27En termes d’explication, les premiers tests statistiques effectués ont montré qu’il n’était pas possible de faire un lien simple entre le ratio marchés obtenus/marchés passés et la part de l’économie productive par département ou région. Là encore, la recherche d’explications nécessitera de décomposer la nature des marchés (travaux, fournitures, services), d’étudier les spécialisations économiques des différentes mailles territoriales et donc de mobiliser des variables explicatives plus détaillées que la seule part représentée par l’économie productive.
Figure 5 : Cartographie du ratio marchés obtenus/marchés passés à l’échelle (A) des régions et (B) des départements
FOPPA, 2019.
28On l’a vu, l’explication globale de l’intensité de la participation des régions ou départements à la commande publique, ou celle du ratio marchés obtenus/marchés passés, ne saurait se satisfaire d’hypothèses trop simples liées aux populations en présence ou à la part de l’emploi productif. Si l’élaboration d’un modèle multivarié explicatif des interactions liées à la commande publique dépasse le cadre de cet article, qui vise plus modestement à illustrer les possibilités offertes par la base FOPPA, nous avons néanmoins poursuivi cette recherche de l’explication des interactions, mais en la restreignant à sa dimension géographique la plus simple, la distance euclidienne.
29Pour chaque marché, nous avons mesuré la distance euclidienne entre acheteur et fournisseur, puis calculé la moyenne de ces distances en fonction du département de l’acheteur. Plus la valeur est élevée, plus les acheteurs d’un département passent des marchés avec des fournisseurs lointains. Les résultats montrent que la distance à laquelle se réalisent les contrats liés à la commande publique est très variable. Elle est en effet en moyenne de 196 kilomètres, mais avec un minimum est de 104 kilomètres et un maximum de 351 kilomètres. Logiquement les plus grandes distances sont pour les départements les plus périphériques du territoire métropolitain, à l’image du Finistère, des Pyrénées-Atlantiques, des Ardennes ou encore des départements corses (figure 6).
Figure 6 : Distance moyenne des marchés par département de l’acheteur
FOPPA, 2019.
30On notera qu’il n’existe toutefois pas de relation simple entre la distance moyenne du centroïde d’un département aux centroïdes des autres départements et la distance des marchés que ses acheteurs passent (figure 7). Si on ose, bien que le nuage de points s’y prête peu, une régression entre la distance moyenne des marchés et la distance moyenne aux autres départements (r2 = 0,36) et que l’on en cartographie les résidus (figure 8), on peut voir que les départements périphériques cités précédemment nouent finalement des marchés de façon assez similaire à ce que l’on pourrait attendre au regard de leur position géométrique sur le territoire national. En revanche, des départements comme les Deux-Sèvres, la Charente-Maritime, les Vosges ou le Haut-Rhin contractualisent à plus longue portée que ce que pourrait laisser présager leur position géographique. La situation s’inverse pour un certain nombre de départements du nord du territoire, de la région parisienne ou encore la Haute-Corse.
Figure 7 : Relation entre la distance moyenne entre chaque département et la distance moyenne des marchés par département
FOPPA, 2019.
Figure 8 : Carte des résidus de la régression linéaire entre la distance moyenne des marchés par département de l’acheteur et la distance moyenne aux autres départements
FOPPA, 2019.
31En revanche, si on calcule pour chaque département le nombre de ses voisins contigus d’ordre, 1, 2 ou 3 (c.-à-d. le nombre de départements qui touchent directement, ou via un ou deux intermédiaires, un département donné), il apparaît que la distance moyenne des marchés par département de l’acheteur dépend plus de ce nombre de voisins que de la distance moyenne à tous les départements. Sur la figure 9, on note en effet que le nuage de points entre le nombre de voisins contigus d’ordre 3 ou moins et la distance moyenne des marchés est nettement plus allongé que celui de la figure 7. Ainsi, plus un département a de voisins topologiques, plus les marchés sont en moyenne passés à de petites distances. On peut ici à titre illustratif opposer le Loiret, qui avec ses 45 voisins contigus d’ordre 3 est impliqué dans des marchés publics dont la distance moyenne est de 141 kilomètres, au Finistère avec 8 voisins contigus d’ordre 3 et une distance pour les marchés de 315 kilomètres.
32Il semble donc que ce soit plus l’opportunité de passer des marchés à courte portée via de nombreux voisins qui détermine la distance moyenne à laquelle se réalisent les marchés publics, qu’un éloignement géométrique plus ou moins prononcé aux autres départements, même si les deux variables ne sont pas totalement indépendantes et même s’il est entendu que les marchés ne sont pas noués de manière systématique avec les départements les plus proches.
Figure 9 : Distance moyenne des marchés rapportée au nombre de départements voisins (ordres 1 à 3 cumulés)
FOPPA, 2019
33Dans ce travail préliminaire d’exploration des possibilités offertes par la base FOPPA, les marchés publics ont jusqu’ici été considérés comme un tout. Or, la nature des marchés étant extrêmement variable, les logiques de passation, notamment les logiques géographiques, ne peuvent que différer selon le type de marché et plus précisément selon le poids que l’éloignement entre les contractants peut avoir dans le processus d’obtention du marché. En effet, si on peut par exemple supposer que pour un marché de prestation informatique l’éloignement entre contractants a un poids faible, il n’en va pas de même pour un marché de travaux publics, pour lequel il faut déplacer main-d’œuvre et machines avec des coûts afférents importants, ce qui ne peut que jouer en défaveur des prestataires les plus éloignés du demandeur. Cette « évidence » se vérifie bien sur la figure 10 pour laquelle les marchés publics ont été décomposés en trois ensembles selon le code CPV : marchés de services, de fournitures et de travaux. On note ainsi que les distances par département des marchés portant sur les travaux sont nettement plus faibles (moyenne : 77,24 km) que celles pour les autres types de marchés, mais on note aussi, de façon un peu plus surprenante, que les marchés de fournitures (moyenne : 287,36 km) ont des distances supérieures à ceux relevant de la prestation de services (moyenne : 161,42 km). L’explication se trouve sans doute dans l’obligation plus fréquente de déplacer des personnes pour les marchés de services que pour les marchés de fournitures, pour lesquels les coûts de transport sont assez peu différenciés à l’échelle nationale.
34Cet exemple de la recherche de l’explication des distances des marchés publics illustre bien la nécessité, pour qui veut décrire et expliquer plus en détail la logique des marchés publics et avec elle des relations entre les territoires, de produire des analyses en décomposant la nature des marchés en allant au-delà d’une décomposition en trois postes, car les logiques économiques sont propres à chaque nature de marché ou presque. La base FOPPA proposant une décomposition de la nature des marchés selon une nomenclature en 97 postes (9 455 au niveau le plus fin), les analyses possibles sont innombrables. On pourra par exemple différencier des marchés d’une nature donnée passés à longue distance par « choix », de ceux qui le sont de façon contrainte, en reliant la distance des marchés par type aux spécialisations économiques des territoires. En effet, un département peut par exemple faire appel à des prestataires informatiques lointains, soit parce qu’il n’y en a pas en son sein ou à proximité (ce qui renvoie à la question des spécialisations économiques), soit parce que les prestataires de proximité, s’ils existent, n’apparaissent pas être en mesure de remporter les marchés (ce qui renvoie alors à un problème de compétitivité ou d’ingénierie). Ainsi, l’analyse de la réalisation effective des marchés publics peut être un « révélateur » de (dys)fonctionnements économiques à investiguer.
35L’analyse désagrégée par type de marchés peut aussi permettre d’étudier la cohérence entre les politiques publiques affichées et les pratiques. Par exemple, Morand et Maréchal (2023) cherchent à vérifier dans quelle mesure les collectivités engagées dans des Plans alimentaires territoriaux, ou plus globalement promouvant une alimentation de proximité, favorisent effectivement l’achat local.
Figure 10 : Distance moyenne des marchés par département et selon le type de marché
FOPPA, 2019.
36Après avoir illustré l’intérêt de la base FOPPA pour l’analyse des interactions entre territoires aux échelles régionale et départementale, nous la mobilisons pour des analyses désagrégées à l’échelle communale, qui peuvent aussi offrir indirectement un angle de réflexion intéressant sur la pertinence des découpages, ici en EPCI.
37Pour terminer cette démonstration du large panel d’analyses qu’offre la base FOPPA, nous mobilisons les données à l’échelle la plus fine, à savoir à l’adresse de l’acheteur et du prestataire. Dans un premier temps, nous illustrons la finesse des données en prenant l’exemple des marchés de travaux passés par des acheteurs situés au sein du Grand Avignon. Dans un second temps, nous mobilisons ces données désagrégées pour illustrer le fait qu’elles peuvent aussi être utiles pour qui s’intéresse aux découpages territoriaux (EchoGéo, 2016). En effet, les géographes sont souvent amenés à travailler sur les découpages, que ce soit pour définir les unités spatiales de collecte et d’organisation de l’information les plus pertinentes pour bien appréhender les territoires (voir par exemple OCDE, 2012 pour les Functional Urban Areas), ou pour les administrer et les développer (trouver les bons découpages électoraux pour assurer la meilleure représentation, Genre-Grandpierre et al., 2020, ou pour viser à plus de mixité dans les établissements scolaires par exemple). Pour Roger Brunet, le découpage de l’espace est même « le sport favori des géographes traditionnels qui taillent à leur gré dans l’étendue » (Brunet et al., 1993). Les découpages peuvent être construits sur la base des caractéristiques propres des lieux en cherchant à maximiser les ressemblances des unités spatiales qui vont faire partie d’un même ensemble, tout en maximisant les différences entre les ensembles pour bien les distinguer (définition d’unités paysagères par exemple), ou se baser sur les interactions spatiales. On cherche alors dans ce cas à maximiser les flux internes aux mailles du découpage par rapport aux flux externes, avec l’hypothèse sous-jacente que si l’unité spatiale maximise ses flux internes par rapport aux flux externes, alors on a un marqueur de la « pertinence » du découpage, car les unités spatiales sont perçues comme plus « autonomes » ou cohérentes. (Amabile et al., 2015). C’est par exemple le cas pour la définition des bassins de vie ou les aires d’attraction des villes (par exemple les aires urbaines), largement construits à partir les flux de la mobilité quotidienne.
38En France, un des découpages les plus questionnés est assurément celui des EPCI, souvent accusé d’être trop politique, trop sujet aux arrangements locaux, ou même aux « émotions des élus » (Loubet, 2020), avec pour résultat un manque de cohérence entre les découpages en EPCI, dans lesquels sont conduites de nombreuses politiques d’aménagement et les territoires vécus par les habitants. Aussi, après avoir décrit les liens intercommunaux en Vaucluse au prisme des marchés de travaux, nous mobilisons ces mêmes données pour illustrer les possibilités qu’elles offrent pour questionner la pertinence des découpages, en prenant l’exemple des EPCI.
39La figure 11 permet d’illustrer la très grande résolution des données présentes dans FOPPA et en conséquence la possibilité d’étudier des interactions ou systèmes économiques très locaux, difficilement appréhendables autrement que par des enquêtes. On peut y voir les couples acheteur-prestataire pour les marchés de travaux. N’ont été ici retenus pour plus de lisibilité que les acheteurs situés dans la ville d’Avignon et les titulaires des marchés localisés au sein du Grand Avignon, communauté d’Agglomération comprenant 16 communes. Même avec ces filtres drastiques, ce ne sont pas moins de 195 marchés qui sont sélectionnés et qui permettent de voir que les acheteurs avignonnais de travaux travaillent intensément avec des prestataires avignonnais.
40Si on relâche les filtres en sélectionnant les acheteurs de travaux localisés à Avignon et tous leurs prestataires où qu’ils se trouvent, on obtient 1 121 enregistrements, qui permettent de voir que la commune d’Avignon fait appel à hauteur de 17,4 % à des prestataires situés à Avignon, à 24 % situés dans le Grand Avignon, à 55 % situés dans le département de Vaucluse et à 67,17 % en région Provence-Alpes-Côte d’Azur.
- 7 Cf le projet de recherche ANR DeCoMaP (détecter la corruption dans les marchés publics, ANR-19-CE38 (...)
41On le voit à travers cet exemple, la finesse de la décomposition possible de la nature des marchés publics (9 455 catégories au niveau le plus désagrégé de la nomenclature Common Procurement Vocabulary) combinée au géoréférencement des acheteurs et prestataires peut offrir des vues très originales du fonctionnement des écosystèmes économiques locaux, en permettant de savoir qui travaille avec qui, ce que ne permet par exemple pas la base SIRENE, la plus utilisée pour aborder la dimension économique des territoires, mais qui se limite à localiser les entreprises sans fournir d’information sur leurs interactions. Bien entendu, la commande publique ne représentant qu’une part de l’activité économique (8 % du PIB), elle ne saurait être un proxy suffisant du fonctionnement économique des territoires, mais son analyse n’en demeure pas moins très importante, ne serait-ce que parce que les citoyens sont très sensibles à la façon dont l’argent public est dépensé. Précisons ici que les données très désagrégées sur la commande publique permettent en outre d’aborder la question de la corruption dans les marchés publics, en identifiant par exemple des récurrences suspectes dans les couples acheteur – prestataires7.
Figure 11 : Marchés de travaux pour des acheteurs localisés à Avignon et des titulaires localisés dans le Grand Avignon
FOPPA, 2019.
42Pour questionner la pertinence d’un découpage statistique ou territorial, une méthode simple consiste à calculer la part des interactions qui se font à l’intérieur des mailles vs entre les mailles (Amabile et al., 2015). Plus la part des interactions internes est forte, plus les unités spatiales sont « autonomes », et plus on peut considérer que le découpage est « pertinent », puisqu’il correspond à une réalité de fonctionnement du territoire.
43Pour illustrer la possibilité de mobiliser la base FOPPA pour étudier les découpages territoriaux, nous avons calculé le degré d’autonomie des EPCI de Vaucluse pour les marchés de travaux qui, nous l’avons vu, sont ceux pour lesquels la distance acheteur-prestataire est la plus faible. Le degré d’autonomie des EPCI est compris comme la part des marchés de travaux dont le titulaire se trouve dans le même EPCI que l’acheteur.
- 8 L’EPCI Métropole Aix-Marseille-Provence est situé dans les Bouches-du-Rhône à l’exception de la com (...)
44Sur la figure 12, on peut ainsi voir que le degré d’autonomie des EPCI de Vaucluse est variable et globalement faible. Le Grand Avignon, qui est l’EPCI le plus peuplé, apparaît comme l’EPCI le plus autonome8. Ce résultat ne saurait surprendre étant donnée la petite taille moyenne des EPCI vauclusiens, le caractère rural de nombre d’entre eux et la nature des interactions envisagées. En effet, même si la distance kilométrique compte assurément dans l’attribution des marchés de travaux qui nécessitent de déplacer du matériel et des personnes, ils ne sauraient s’organiser à une échelle aussi réduite que les EPCI.
Figure 12 : Part des achats de travaux réalisés à l’intérieur des EPCI des acheteurs du Vaucluse
FOPPA, 2019.
45De plus cette analyse simple, même si elle est conduite pour d’autres types de marchés et des unités spatiales plus vastes, peut comporter des biais. C’est par exemple le cas si un acheteur et un prestataire à l’intérieur d’une même unité spatiale interagissent beaucoup en passant de nombreux contrats, alors que les autres acheteurs de l’unité spatiale en question, même nombreux, interagissent, mais moins intensément, avec des prestataires situés à l’extérieur. Dans ce cas le degré d’autonomie peut en moyenne être élevé, mais sans pour autant traduire un fonctionnement autonome de l’unité spatiale.
46Pour dépasser cette approche trop simple, il est possible de mobiliser la méthode de détection de communautés à l’intérieur de graphes. Rappelons, qu’un graphe est composé de nœuds et d’arcs, pondérés ou pas. Ici les nœuds sont les communes des acheteurs et des prestataires et les arcs matérialisent l’existence d’un ou plusieurs contrats les reliant. Les arcs peuvent être pondérés au prorata du nombre de contrats. Sur cette base, il est possible de détecter des « communautés », c’est-à-dire des groupes de nœuds qui entretiennent des relations privilégiées. On cherche donc les communautés qui maximisent les liens intra-communautés (le nombre de commandes publiques pour lesquelles les communes des acheteurs et des titulaires sont dans le même groupe) et qui minimisent les liens inter-communautés. L’algorithme utilisé est celui implanté dans le logiciel Gephi qui utilise la méthode de Louvain qui détecte des communautés en se basant sur la modularité (Newman et Girvan, 2004 ; Blondel et al., 2008). Il offre la possibilité de choisir une « résolution » qui va déterminer le nombre de communautés à rechercher. Plus la résolution est petite, plus le nombre de communautés va être grand. Si la résolution n’est pas fixée, c’est l’algorithme lui-même qui définit le nombre de communautés le plus pertinent.
47En appliquant la méthode de Louvain pour les marchés de travaux de 2019, sans fixer de résolution, on obtient 5 communautés (figure 13), alors que les communes de Vaucluse font dans la réalité partie de 14 EPCI, dont 12 sont très majoritairement composés de communes vauclusiennes. Ce résultat pourrait faire penser de prime abord qu’il n’y a aucune pertinence à utiliser les marchés de travaux pour interroger les découpages des EPCI vauclusiens puisqu’on ne retrouve pas les découpages existants. Toutefois, si on examine attentivement les groupes de communes obtenus par l’algorithme, on constate qu’ils sont loin de ne recouper aucune réalité territoriale. Ainsi, on retrouve tout d’abord des groupes qui correspondent parfaitement aux EPCI actuels (CC Pays d’Apt-Luberon, CC Enclaves des Papes, CC Vaison-Ventoux), mais aussi des groupes qui correspondraient à la fusion d’EPCI actuels : par exemple la communauté 2 est la fusion de la CC Ventoux-Sud et la CA Ventoux-Comtat-Venaissin, la communauté 4 est la fusion de la CC Rhône Lez Provence et de la CC Aygues Ouvèze en Provence, et la communauté 1 correspond à un vaste regroupement de la CA du Grand Avignon, des Sorgues du Comtat, du Pays d’Orange et de la CC du Pays des Sorgues et des Monts de Vaucluse.
48Ce résultat préliminaire peut conduire à s’interroger sur le fait qu’effectivement un découpage avec moins d’EPCI correspondrait davantage au fonctionnement du territoire mis en lumière par l’analyse des marchés publics de travaux. Rappelons ici que, comme il est interdit légalement de spécifier explicitement une notion de « préférence locale » dans l’attribution des marchés (c.-à-d. favoriser un fournisseur local, exemple d’un EPCI donné, du seul fait qu’il est local), on peut penser que les contrats observés traduisent bien le fonctionnement du territoire et qu’ils ne sont pas le fruit d’un effet performatif des découpages actuels, même si l’introduction récente de clauses environnementales pour l’attribution des marchés publics peut être envisagée comme un moyen détourné de favoriser le « localisme ». Pour l’heure la mesure de l’impact de ces clauses environnementales sur la dimension géographique de la réalisation des marchés n’est pas encore effectuée et fait l’objet d’une thèse en cours (Deschamps, 2023-2026), qui a déjà pu montrer l’impact différencié des clauses environnementales sur l’accès des PME à la commande publique (Deschamps, 2024).
49Ces analyses préliminaires illustrent l’intérêt des données FOPPA pour interroger les découpages territoriaux, quelle qu’en soit la nature, ce qui a une grande utilité dans la planification et la conduite de nombreuses politiques publiques. Par exemple, l’étude des degrés d’autonomie de fonctionnement d’un découpage territorial (4.1) peut conduire à chercher à savoir si une faible autonomie est liée à un manque de prestataires locaux, ou si elle est plutôt liée aux pratiques des acteurs, notamment la formulation des appels d’offres, ce qui peut avoir des implications totalement différentes en termes de politique de développement local.
Figure 13 : Détection de communautés basée sur les interactions liées aux marchés de travaux entre les communes du Vaucluse
FOPPA, 2019.
50Les analyses présentées dans cet article ont pour but d’illustrer la possibilité de renouveler l’analyse actuelle des interactions entre territoires en France à différents niveaux d’échelle grâce à la base FOPPA, version amendée de la base TED, qui centralise les données sur les commandes publiques et qui est en libre accès. Renouvellement thématique tout d’abord. La base FOPPA permet en effet d’aborder une dimension des relations économiques, la commande publique, jamais explorée à notre connaissance en géographie. Au-delà des analyses agrégées présentées ici, des approches beaucoup plus fines sont possibles en différenciant les objets de la commande publique et en la reliant le cas échéant aux spécialisations économiques de territoires (avec comme limite toutefois que le nombre de marchés par catégorie doit être suffisant pour être significatif). Ainsi, les possibilités d’analyse sont immenses, par exemple en mobilisant les données de la commande publique en produits alimentaires pour traiter de la notion d’alimentation locale dans le cadre de la mise en place des Plans alimentaires territoriaux, ou encore pour étudier la différenciation spatiale de la performance de l’emploi métropolitain en rapportant le nombre de commandes publiques de haut niveau obtenues par une unité spatiale et son nombre d’emplois métropolitains. Renouvellement méthodologique ensuite. La base FOPPA fournissant des données désagrégées, il est possible de travailler à l’échelle d’un acheteur (une mairie par exemple) ou d’un fournisseur (une entreprise donnée), ou de les d’agréger à l’envi dans des mailles administratives ou statistiques choisies pour analyser les relations du niveau le plus fin (l’IRIS ou le carreau INSEE de 200 mètres de côté par exemple) au niveau régional, en passant par des réagrégations dans des mailles fonctionnelles (bassin de vie, aire urbaine, intercommunalité, etc.). On peut alors savoir qui sont les fournisseurs des acheteurs localisés dans telle commune, tel département, etc., et à l’inverse savoir qui sont les acheteurs des fournisseurs situés dans telle ou telle unité spatiale. Cette possibilité d’une analyse multi échelle est en réalité rare, car les données traditionnellement utilisées pour analyser les interactions sont le plus souvent soit disponibles à des niveaux agrégés (en particulier les données de flux économiques comme les flux de marchandises par exemple), soit elles sont consubstantiellement propres à une échelle (par exemple les navettes domicile – travail ou les données de flux de passagers aériens interurbains). Comme nous l’avons illustré avec l’analyse des découpages des EPCI, les données désagrégées de la FOPPA peuvent enfin être utilisées pour travailler sur la pertinence de découpages spatiaux ou territoriaux ou comme matériau de base pour les définir.
51Parmi la très grande variété des analyses encore possibles avec la base FOPPA, nos futurs travaux chercheront en priorité :
-
À étudier les relations entre les villes (et aires urbaines), ce qui permettra des comparaisons avec les travaux menés à cette échelle avec d’autres variables (Berroir et al., 2017). On pourra alors constater si la commande publique est une donnée originale qui permet de mettre à jour des nouveautés dans les relations dans les systèmes urbains, ou si elle ne fait que confirmer des connaissances établies.
-
À développer les analyses visant à expliquer les données de la commande publique, en allant plus loin que la recherche d’explications liées à la distance entre les acteurs et à la population des unités spatiales comme cela a été fait dans cet article. Le sens des relations sera aussi à explorer pour voir qui achète vs qui fournit quoi (des services, des fournitures, des travaux) à qui et pourquoi, en cherchant à relier dans une perspective explicative les différents profils (acheteurs vs fournisseurs) aux profils économiques des unités spatiales (nature de l’emploi, types d’entreprises, etc.).
-
Enfin, la base FOPPA donnant des informations sur d’éventuelles clauses environnementales et sociales et sur leur pondération dans la règle d’attribution des marchés, un dernier axe de travail visera à étudier en quoi ces clauses permettent effectivement de faire de la commande publique un instrument de la transition environnementale, en favorisant par exemple l’achat local.