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Les méthodes économétriques spatiales : Quelle utilité dans une approche transdisciplinaire ?

Les méthodes économétriques spatiales : Quelle utilité dans une approche transdisciplinaire ?. Jean Dubé CRDT, Université du Québec à Rimouski Mars 2012. Plan de la présentation. L’économétrie spatiale Origine Formalisation (mathématique). Des adaptations possibles?

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Les méthodes économétriques spatiales : Quelle utilité dans une approche transdisciplinaire ?

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  1. Les méthodeséconométriquesspatiales :Quelleutilitédansuneapprochetransdisciplinaire? Jean Dubé CRDT, Université du Québec à Rimouski Mars 2012

  2. Plan de la présentation • L’économétrie spatiale • Origine • Formalisation (mathématique). • Des adaptations possibles? • Quelques pistes de réflexions. • La proximité sociale, organisationelle, économique, démographique et autres… • Comment ajuster les approches quantitatives existantes • Un exemple concret (Côté, 2002). • Conclusion • Des possibilités à exploiter…

  3. L’économétrie spatiale • Origine : • Premiers travaux de Moran (1948, 1950); • Développements formels de Cliff et Ord (1969, 1972, 1973, 1981); • Un numéro spécial de GeographicalAnalysisest dédié aux quarante ans du sujet (2009), tout comme un article d’Anselin (2010) dans Papers in Regional Science. • Intérêts : • Prendre compte des effets de rétroactions (spatiaux) dans les processus générateurs de données. • Mesurer/Modéliser les liens entre les variables. • Liens : • Extension de la première loi de la géographie de Tobler (1970): • Everything is related to everything else, but closer things more so

  4. L’économétrie spatiale • Une mesure commune de détection : • I de Moran : • La moyenne (espérance) : • La variance : • La statistique de test :

  5. L’économétrie spatiale • Les modèles statistiques adaptés : • À variable exogène décalée : • À variable endogène décalée : • À erreur de mesure : • Modèle général :

  6. L’économétrie spatiale • Une façon permet de quantifier le lien spatial : • La matrice de pondérations spatiale. Symétrie de la mesure (dij = dji)

  7. L’économétrie spatiale • Les matrices de pondérations : • La littérature est imposante… • Griffith (1996), Getis and Aldstadt (2004), Getis (2009). • … mais sans consensus. • Griffith (1981), Fingleton (2009). • Sélection d’une matrice appropriée? • Basée sur des critères statistiques : • Maximiser la mesure d’autocorrélation ou un autre critère (AIC, BIC, LL) • Basée sur le jugement du modélisateur : • Représenter du mieux que possible la situation analysée et adopter une approche jugée « réaliste ».

  8. L’économétrie spatiale • Les matrices de pondérations : • On peut classer les propositions existantes en 2 classes : • Relations binaires (voisinage – oui/non). • Relations continues (distances métriques – Euclédienne, réseau, etc.). • Ça peut aussi être une façon de tenir compte … • …de liens sociaux (Intensité des relations et contacts entre les régions). • …de liens économiques (Intensité des échanges entre les régions). • …de liens démographiques (Migrations entre les régions). • etc.

  9. Des adaptations possibles? • L’approche est relativement flexible : • Il s’agit de changer la définition de la « matrice de pondérations ». • Les applications sont multiples. • On pourrait penser à plusieurs extensions naturelles possibles : • La proximité sociale : les relations de proximité sociale (liens forts/faibles) entre les différents acteurs. • La proximité organisationnelle : la forme des organisations/institutions et leurs processus décisionnel. • La proximité économique : l’intensité des échanges commerciaux entre les partenaires. • La proximité démographique : la force des flux d’immigration/émigration interrégionaux.

  10. Des adaptations possibles • La proximité sociale : • Une matrice de pondérations « sociale » Mesure non-symétrique

  11. Des adaptations possibles • La proximité organisationnelle : • Une matrice de pondérations « organisationnelle » Mesure non-symétrique

  12. Des adaptations possibles • La proximité économique : • Une matrice de pondérations « économiques » Mesure symétrique

  13. Des adaptations possibles • La proximité démographique : • Une matrice de pondérations « migratoire ». Mesure symétrique

  14. Des applications possibles • Exemple concret : L. Côté (2002). Le capital social dans les régions québécoises, Recherches sociographiques, 43(2), 353-368. Indicateur de performance : Basé sur 6 dimensions touchant les différents mandats des Conseils régionaux Tableau 1 Performance, capital social et sentiment d’appartenance p.356

  15. Des applications possibles • Matrice de pondérations (perf. institutionnelle)

  16. Conclusion • Des possibilités multiples : • Les bases théoriques sont simples et directes… • … par contre les possibilités empiriques sont incertaines… • … et fonction de la possibilité de « quantifier » le « qualifiable ». • Les opportunités sont réelles… • … mais encore peu exploitées. • Bref : • Les approches quantitatives et qualitatives ne sont pas en compétition… • … mais probablement complémentaires. • Dubéet al. (IJHMA) – à paraître

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