Les économies d(e quelles) agglomérations?

Explorations méthodologiques à partir de lois d'échelle économiques urbaines

Olivier Finance, Université catholique de Louvain, Université Paris 1

Séminaire des directeurs régionaux de l'INSEE

Montrouge - Lundi 26 Mars 2018

Clémentine Cottineau, CNRS, University College London

Économies d'agglomération

> Investissements étrangers

> Inégalités

> New Economic Geography

> Scaling et systèmes complexes

Une raison de l'intérêt d'autres disciplines
envers le territoire

Autres quantités éco varient avec taille de population

Problème de définition (ville et ensemble de référence)

La question des phénomènes non ubiquitaires

 

 

 

 

La délimitation des villes

L'exemple des investissements étrangers en France

L'exemple des inégalités salariales en France

Finance O., Cottineau C., 2018, Are the absent always wrong? Dealing with zero-values in urban scaling

Cottineau C., Finance O., Hatna E., Arcaute E., Batty M., 2018

Enjeux de spatialisation
et de définition

Defining urban clusters to detect agglomeration economies

Évaluation de la variation d'une quantité économique Q avec la taille de la population P

 

 

 

Application à des territoires urbains i

 

Interprétation de      comme indicateur de non-linéarité

 

Q_i = \alpha P_i^\beta
Qi=αPiβ Q_i = \alpha P_i^\beta
\beta
β\beta

> Problème de seuil et significativité

> Interprétation théorique

Méthodologie commune :
scaling ou lois d'échelle

> 1 : super-linéarité

\beta
β\beta

Interprétation statique vs. dynamique

 

Conséquences en termes
de recommandations publiques

~ 1 :            linéarité

< 1 : sub   - linéarité

Méthodologie commune :
scaling ou lois d'échelle

Superlinéarité

Linéarité

Sublinéarité

\beta > 1
β&gt;1\beta &gt; 1
\beta = 1
β=1\beta = 1
\beta < 1
β&lt;1\beta &lt; 1

Unité de l'ensemble

Définition des éléments

Moyenne des observations

 

Scaling : biologie vs. études urbaines

Kleiber, 1932

West, 2017

West, Bettencourt, 2013

> implicite

Ensemble des données utilisées

Taille
de la ville

Définition
de la ville

Variables
d'étude

Finance O., Cottineau C., 2018

Cottineau C., et al., 2018

Population
(recensement)

Ménages
(recensement)

...

Zonage
en Aires Urbaines
(INSEE)

Densité de population
(CORINE Land Cover)

Migrations
domicile-travail
(INSEE)

Emplois
(INSEE)

Revenus
(IRCOM)

Salaires
(base CLAP)

Stock d'IDE
(ORBIS, LIFI et CLAP)

Flux d'IDE
(Financial Times)

Finance O., Cottineau C., 2018

Cottineau C., et al., 2018

Premier cas :

Les investissements des firmes transnationales étrangères 

Stratégies de localisation

des firmes transnationales étrangères

Inégalités d'intégration à l'échelle mondiale

> Processus de mise en relation
> Acteurs majeurs : firmes transnationales
> Intégration / exclusion : principalement Nord-Nord

Et à échelle plus fine ?

> Dépasser échelle inter-nationale et "villes mondiales"

> Polarisation de l'activité économique par les villes =
        échelon d'analyse retenu

> Système de villes français =
        confrontation à la hiérarchie urbaine

Stratégies de localisation

des firmes transnationales étrangères

Démarche générale :
confrontation des IDE à la hiérarchie urbaine

Décomposition
des IDE

Confrontation à la hiérarchie urbaine

Stratégies de localisation

des firmes transnationales étrangères

Exemple :
ArcellorMittal

Stratégies de localisation

des firmes transnationales étrangères

Une approche "dynamique" :
concentration / diffusion dans le temps ?

> Stocks d'IDE localisés
          = ensemble des emplois dans les établissements
             contrôlés depuis l'étranger en 2008

versus
> Flux d'IDE localisés
          = ensemble des emplois dans les sites
             nouvellement créés par les firmes étrangères
             entre 2003 et 2015

versus

> Emplois

Investissements étrangers :

Paris... et puis ?

Stock d'IDE :

Emplois dans
établissements
contrôlés depuis
l'étranger

(2008)

Investissements étrangers :

Paris... et puis ?

Flux d'IDE :

Emplois dans
sites nouvellement créés par les firmes étrangères

(2003-2015)

Investissements étrangers :

Paris... et puis ?

Benchmark :

Emplois dans
l'ensemble des établissements
(au sein d'une
firme ou non)

Investissements étrangers :

Paris... et puis ?

Investissements étrangers :

Paris... et puis ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Une diffusion hiérarchique des investissements, à rebours de la littérature ?

 

Pourtant, faisceau d'indices en contradiction avec les résultats précédents

Gini = 0.746

Gini = 0.828

Gini = 0.938

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

A (...) limitation of the usual approach is that it requires removing the datapoints with yi = 0 (because it requires computing ln yi).

This filtering is arbitrary because y = 0 is usually a valid observation (e.g. cities without any patents filed).

[Leitão et al., 2016]

Approche classique :

Ajustement par la méthode des moindres carrés
Qualité de l'ajustement estimée par R²
Validation via l'intervalle de confiance à 95%

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

= inversion des interprétations

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Maximum Likelihood estimation

&

Comparaison d'un modèle contraint avec β = 1 et d'un modèle avec β libre, en termes d'ajustement et de parsimonie

= inversion des interprétations

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

= résultats en faveur des interprétations des lois d'échelle pondérées

Maximum Likelihood estimation

&

Comparaison d'un modèle contraint avec β = 1 et d'un modèle avec β libre, en termes d'ajustement et de parsimonie

= inversion des interprétations

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Modèle Hurdle et comparaison à modèle Poisson

&

Considération spécifique des valeurs nulles, estimation d'un β relatif aux valeurs nulles et d'un β relatif aux valeurs positives

= résultats en faveur des interprétations des lois d'échelle pondérées

Maximum Likelihood estimation

&

Comparaison d'un modèle contraint avec β = 1 et d'un modèle avec β libre, en termes d'ajustement et de parsimonie

= inversion des interprétations

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Les lois d'échelle classiques,

inappropriées ?

Modèle Hurdle et comparaison à modèle Poisson

&

Considération spécifique des valeurs nulles, estimation d'un β relatif aux valeurs nulles et d'un β relatif aux valeurs positives

= résultats en faveur des interprétations des lois d'échelle pondérées

Maximum Likelihood estimation

&

Comparaison d'un modèle contraint avec β = 1 et d'un modèle avec β libre, en termes d'ajustement et de parsimonie

= inversion des interprétations

Des méthodes additionnelles :

&

Lois d'échelle pondérées

Données brutes "lissées" par classes de taille

Suppression artificielle des valeurs nulles

= renforcement de la concentration dans les grandes villes

Les lois d'échelle classiques,

à compléter par d'autres modèles

Lois d'échelle classiques : artefacts de modélisation dans le cas de grandeurs non-ubiquistes

> Révéleraient une diffusion de l'investissement
          étranger pourtant erronée

À compléter par des modèles prenant en compte explicitement les valeurs nulles

> Poursuite de la concentration des investissements
          étrangers vers le haut de la hiérarchie urbaine

Autres effets à considérer ?

Deuxième  cas :

Salaires et revenus dans les villes françaises 

Les économies d'agglomération

Mécanismes de concentration dans l'espace

> Sharing (infrastructure à plusieurs échelles)

> Matching (marché de l'emploi - régional)

> Learning (lieu de travail - local)

Empiriquement, du zipcode à la région

> si les différents groupes économiques sont associés à différents types d'espace de résidence et de travail

Et les inégalités?

Marshall, 1920

Duranton, Puga, 2004

Rosenthal, Strange, 2001

Ciccone, 2002

Définition des quantités économiques

Salaires totaux

> CLAP, 2008

 

Revenus totaux

> IRCOM, 2012

Indice de Gini

> Par décile de salaires / groupes de revenu

 

Indice de ségrégation

> Ordinal Variation Ratio Index

 

Füller, 1979

Reardon, 2009

Les économies d'agglomération,

quelle(s) définition(s) de la ville ?

Les économies d'agglomération,

quelle(s) définition(s) de la ville ?

Quelle(s) définition(s) de la ville ?

Variation de densité D    Variation de navetteurs F

Variation de population P

 

> Agrégration pour chaque combinaison.

Credits: Y. Jiang, T. Russell, C. Cottineau, E. Arcaute

Quelle(s) définition(s) de la ville ?

        39 valeurs de D

     x 21 valeurs de F

     x  6 valeurs de P

 

= 4929 représentations du système de villes

 

     

Les économies d'agglomération,

quelle(s) définition(s) de la ville ?

        39 valeurs de D

     x 21 valeurs de F

     x  6 valeurs de P

 

= 4929 représentations du système de villes

 

     x  N variables

     x  M populations

 

> 1M de régressions

Lecture des résultats

Lecture des résultats

Économies d'agglomération et inégalités

Économies d'agglomération et inégalités

> La mesure des économies d'agglomération dépend de l'échelle d'observation, en lien avec les mécanismes générateurs

 

> Les grandes villes apparaissent au moins aussi riches que les plus petites, jamais moins en moyenne

 

> Les grandes villes apparaissent au moins aussi inégales que les plus petites, jamais moins en moyenne

Conclusion partielle

Conclusion générale

Conclusion

&

Conclusion

Lier les régimes d'explication des inégalités entre échelles géographiques, du quartier à la nation

 

> Par la mesure

> Par des modèles

Conclusion

Les économies d(e quelles) agglomérations?

Explorations méthodologiques à partir de lois d'échelle économiques urbaines

Olivier Finance, olivier.finance@uclouvain.be

Séminaire des directeurs régionaux de l'INSEE

Montrouge - Lundi 26 Mars 2018

Clémentine Cottineau, c.cottineau@ucl.ac.uk

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By Clémentine Cottineau

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