Jean Dubé CRDT, Université du Québec à Rimouski Mars 2012 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? 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…

L’économétrie spatiale Origine : Premiers travaux de Moran (1948, 1950); Développements formels de Cliff et Ord (1969, 1972, 1973, 1981); Un numéro spécial de Geographical Analysis est 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

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

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

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

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 ».

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.

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.

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

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

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

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

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

Des applications possibles Matrice de pondérations (perf. institutionnelle)

Conclusion Des possibilités multiples : Bref : 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. Dubé et al. (IJHMA) – à paraître