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This thesis, focusing on the choice of residential location, is based on the theoretical framework of urban micro-economy and random utility. Though discrete choice modelling is the most appropriate in this field, the difficulty lies in choosing the appropriate model to the spatial context of residential location choice (spatial autocorrelation, large number of alternatives), on the one hand, and in the way of defining the spatial scale, on the other hand. For this purpose, we proceeded in two stages. We estimated a multinomial logit with random sampling of alternatives to understand the process of residential location choice before taking into account the spatial autocorrelation, and estimating a nested logit model. It also allowed to investigate the feasibility of applying a new method to correct biases of sampling alternatives in the case of nested logit model. In terms of results, we have shown that social environment are the most important determinants of residential location choice. Though job accessibility still weigh on household choice decision. In terms of methodology, we were able to test the feasibility of estimating a nested logit model with sampling of alternatives to analyze the choice of location of Lyon urban area. However, we could not overcome the difficulty of distinguishing spatial autocorrelation from nesting. The use of 1999 and 2007 databases to model residential location choice also helped to provide answers on the temporal transferability of location choice models and discuss in future work the predictive power of a location choice model., Cette thèse, portant sur le choix de localisation résidentielle des ménages, s’inscrit dans le cadre théorique de la microéconomie urbaine et de l’utilité aléatoire. Si l’approche des choix discrets reste la plus appropriée dans ce domaine, la difficulté réside dans l’adaptation de ce type de modèles au contexte spatial (autocorrélation spatiale, grand nombre d’alternatives de choix) d’une part, et dans la manière de définir l’échelle de désagrégation d’autre part. Pour ce faire, nous avons procédé en deux temps. Nous avons estimé un logit multinomial avec un échantillon aléatoire d’alternatives pour comprendre le processus de choix de localisation résidentielle, avant de tester l’apport d’une structure hiérarchique pour traiter les problèmes d’autocorrélation spatiale. Cela a aussi permis l’investigation d’une nouvelle méthode de correction des biais liés à l’échantillonnage d’alternatives dans le cas du modèle logit emboîté. En termes de résultats, nous avons montré que la qualité de l’environnement social est le facteur le plus déterminant, sans remettre en cause le poids toujours important de l’accessibilité à l’emploi. Au plan méthodologique, nous avons été en mesure de tester l’apport de l’utilisation d’un modèle logit emboîté pour analyser les choix de localisation de l’aire urbaine de Lyon. Cependant, nous n’avons pas pu dépasser la difficulté de séparer l’autocorrélation spatiale et entre les nids. Le calage du modèle de choix de localisation en 1999 et en 2007 a aussi permis de donner des éléments de réponse sur la transférabilité temporelle des modèles de choix de localisation et de questionner, dans les travaux futurs, le pouvoir prédictif d’un modèle de choix de localisation.

International audience

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National audience; Depuis 1992, les règles concernant le transfert des quotas laitiers varient fortement d’un pays à l’autre. Dans cette étude, les auteurs analysent la répartition de la production régionale de lait et son évolution en France, en Allemagne et au Royaume-Uni dont les systèmes de quota sont contrastés : la France (le plus interventionniste), l’Allemagne et le Royaume-Uni (le plus libéral). Leurs déterminants sont ensuite comparés.

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This paper presents various approaches dealing with heterogeneous reaction combined with interaction between neighboring units of observation developed in the spatial econometric literature, in the framework of cross-sectional models, and applied to the study of growth and convergence processes. We present the main econometric specifications capturing discrete or continuous spatial heterogeneity: the spatial regimes model and the locally linear, geographically weighted regression (GWR). We then examine how these specifications can be extended to further allow for spatial autocorrelation.; La présence d'effets spatiaux, hétérogénéité et dépendance spatiales, dans les processus de croissance et de convergence régionales a récemment été mis en évidence dans la littérature. Cet article est une introduction aux différentes approches méthodologiques, développées en économétrie spatiale dans le contexte des modèles en coupe transversale et appliquées à l'étude des processus de croissance, dont l'objectif est de traiter le problème de l'hétérogénéité combinée à l'interaction entre unités d'observations voisines. Les spécifications d'économétrie spatiale intégrant l'hétérogénéité spatiale discrète ou continue, en particulier le modèle à régimes spatiaux et le modèle de régression localement linéaire, géographiquement pondéré (GWR) sont d'abord présentées. Deux approches alternatives permettant la prise en compte simultanée de l'hétérogénéité spatiale continue et de la dépendance spatiale sont ensuite développées.

This paper presents various approaches dealing with heterogeneous reaction combined with interaction between neighboring units of observation developed in the spatial econometric literature, in the framework of cross-sectional models, and applied to the study of growth and convergence processes. We present the main econometric specifications capturing discrete or continuous spatial heterogeneity: the spatial regimes model and the locally linear, geographically weighted regression (GWR). We then examine how these specifications can be extended to further allow for spatial autocorrelation., La présence d'effets spatiaux, hétérogénéité et dépendance spatiales, dans les processus de croissance et de convergence régionales a récemment été mis en évidence dans la littérature. Cet article est une introduction aux différentes approches méthodologiques, développées en économétrie spatiale dans le contexte des modèles en coupe transversale et appliquées à l'étude des processus de croissance, dont l'objectif est de traiter le problème de l'hétérogénéité combinée à l'interaction entre unités d'observations voisines. Les spécifications d'économétrie spatiale intégrant l'hétérogénéité spatiale discrète ou continue, en particulier le modèle à régimes spatiaux et le modèle de régression localement linéaire, géographiquement pondéré (GWR) sont d'abord présentées. Deux approches alternatives permettant la prise en compte simultanée de l'hétérogénéité spatiale continue et de la dépendance spatiale sont ensuite développées.

In this article, we use hedonic models to estimate house prices. We first consider a linear regression model with spatial autocorrelation. To use this parametric approach, we have to specify a priori a functional form and a weight matrix. We thus present a semiparametric approach., Dans cette étude, nous estimons l'influence de certaines caractéristiques sur les prix des logements avec la méthode des prix hédoniques. Nous utilisons tout d'abord une approche classique, basée sur un modèle de régression paramétrique avec autocorrélation spatiale. Cette approche présente deux inconvénients : la forme fonctionnelle du modèle et la matrice de poids sont fixées a priori. Nous présentons une approche semi-paramétrique qui permet de pallier ces limites.

http://www.regionetdeveloppement.u-3mrs.fr/; National audience; L'objectif de cet article est d'analyser les inégalités régionales dans l'Union Européenne élargie à l'aide de l'Analyse Exploratoire des Données Spatiales appliquée aux PIB par tête des 258 régions de l'Europe des 27 sur la période 1995-2000. Les résultats montrent l'existence d'une forte autocorrélation spatiale globale et locale ainsi qu'une forte hétérogénéité dans la distribution des richesses. Ils montrent également un changement de polarisation, puisque l'élargissement conduit à un schéma de polarisation Nord-Ouest - Est à la place du schéma Nord-Sud traditionnellement mis en évidence dans la littérature. Finalement, cette analyse nous permet d'explorer les conséquences de l'élargissement sur la politique régionale européenne

Spatial econometric methods aim at taking into account the two special characteristics of spatial data: spatial autocorrelation, which is the lack of independence between geographical observations, and spatial heterogeneity, which is related to the differentiation of variables and behaviors in space. These techniques have been mostly developed the last ten years and are more often applied in empirical studies with geographical data.The aim of this article is to present the way spatial autocorrelation and spatial heterogeneity can be incorporated in regression relationships and to present the estimation and inference procedures adapted to the models incorporating these two effects. This article is divided in two parts. This first part deals with spatial autocorrelation (working paper N° 2000-05) and the second part will deal with spatial heterogeneity.; Les méthodes de l’économétrie spatiale visent à traiter les deux grandes particularités des données spatiales : l’autocorrélation spatiale qui se référé à l’absence d’indépendance entre observations géographiques et l’hétérogénéité spatiale qui est liée à la différenciation dans l’espace des variables et des comportements. Ces techniques ont connu de nombreux développements depuis une dizaine d’années et sont de plus en plus appliquées dans lesétudes empiriques nécessitant l’utilisation de données géographiques. L’objectif de cet article est de présenter les diverses façons permettant de modéliser l’autocorrélation et l’hétérogénéité spatiales ainsi que les procédures d’estimation et d’inférence adaptées aux modèles incorporant ces deux effets. L’article est divisé en deux parties. Cette première partie est consacrée au problème de l’autocorrélation spatiale (document de travail n° 2000-05) alors que la seconde portera sur le problème de l’hétérogénéité spatiale.