De l’incidence des infrastructures sur le secteur du transport de personnes en France : contributions à la mesure semi-paramétrique de la productivité et de l’efficience

par Linjia Zhang

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Stéphane Vigeant et de Pierre Ouellette.


  • Résumé

    Les infrastructures publiques jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des entreprises et les infrastructures routières traditionnelles sont très importantes pour la performance des entreprises de transport. Par conséquence, le gouvernement investit dans les routes pour stimuler l'activité économique. Dans cette thèse, nous essayons de répondre à la question suivante : est-ce que le stock d'infrastructures publiques est suffisant pour assurer la bonne performance des entreprises ? La mesure des rendements d’échelles est la clé pour répondre à cette question. Nous proposons d’utiliser le modèle de Aigner et Chu dans l'espace primal et dual afin de mesurer les rendements d'échelle et d'efficacité des entreprises. Malgré le fait qu'il s'agit d'un modèle frontière déterministe, il a été montré que la procédure est un estimateur du maximum de vraisemblance sous certaines conditions. Nous montrons que cet estimateur est convergent et nous proposons également une méthode pour établir l'inférence statistique des paramètres estimés. En examinant la relation entre un indicateur d’infrastructure nous avons construit et la performance économique des entreprises de transport françaises, nous montrons que les infrastructures sont responsables des rendements d'échelle croissants dans ce secteur et que ces rendements d'échelle sont significativement différentes d'un. Les résultats sont également utilisés pour extraire des considérations de politique pour l'autorité française.

  • Titre traduit

    Contributions to the semi-parametric measurement of productivity and efficiency with an application to the transport sector in France


  • Résumé

    Public infrastructures play a crucial role in the operation of firms and traditional road infrastructure is very important for the performance of transportation firms. As a consequence, the government invests in roads to foster economic activity. In the thesis, we try to answer the question whether the stock of public infrastructure is enough. Returns to scale measurement are the key to answer this question. We propose to implement a version of the Aigner and Chu model in the primal and dual space in order to measure returns to scale and efficiency. Despite the fact that it is a deterministic cost frontier model, it has been shown that the procedure is a maximum likelihood estimator under some conditions. We show that the estimator is consistent and we also propose a method to conduct statistical inference on the estimated parameters of the model. By examining the relationship between a set of infrastructure indicators and the economic performance of French transportation firms, we show that infrastructures are responsible for increasing returns to scale in the transportation industry and that these returns to scale are significantly different than one. The results are also used to extract some policy considerations for the French authority.



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