Mesures de la concentration spatiale en espace continu: théorie et applications

Éric Marcon and Florence Puech

Économie et Statistique, 2014, vol. 474, issue 1, 105-131

Abstract: [fre] L’agglomération des activités économiques est indéniable (Krugman, 1991) et chacun peut aisément citer des exemples de quartiers spécialisés au sein des villes ou des clusters d’activités par exemple. L’explication des phénomènes d’agglomération semble être à présent bien appréhendée théoriquement (Fujita et al., 1999 ; Fujita et Thisse, 2002) mais les recherches empiriques ne semblent pas avoir atteint un tel stade de maturité (Rosenthal et Strange, 2004, Ellison et al., 2010 ; Gibbons et al., 2014). Durant la dernière décennie, de nombreuses recherches en économie spatiale ont porté sur les mesures de concentration géographique. Les économistes retenaient traditionnellement des mesures reposant sur un zonage du territoire (comme l’indice de Gini) mais des travaux récents ont montré que discrétiser l’espace pouvait engendrer des biais (Briant et al., 2010). L’utilisation de mesures fondées sur les distances (séparant les entités analysées) et non sur un zonage est aujourd’hui recommandée (Combes et al., 2006). Notre contribution méthodologique montre qu’une attention particulière doit encore être portée à la définition de la concentration spatiale pour évaluer l’agglomération des activités économiques. À partir de la localisation des commerces de détail sur l’aire urbaine de Lyon notamment, nous montrons, en utilisant trois mesures de concentration récemment introduites en économie spatiale (K d , D et M), que les résultats obtenus ne convergent pas systématiquement. . Cette différence dans les estimations provient de la définition de la . concentration spatiale retenue qui peut être absolue (présence importante d’activités), topographique (densité élevée d’activités) ou relative (surreprésentation de certaines activités). Nous recommandons alors que le choix de la mesure de concentration soit suffisamment motivé d’un point de vue théorique pour apprécier correctement le phénomène analysé et ainsi apporter une évaluation satisfaisante de la distribution étudiée.

Date: 2014
Note: DOI:10.3406/estat.2014.10514
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